本發(fā)明提供了一種綜合地質鉆孔測井巖性識別方法，該方法對鉆孔測井數(shù)據(jù)進行精化處理，得到精化數(shù)據(jù)集，包括對鉆孔測井數(shù)據(jù)進行缺失值填補、均衡處理、數(shù)據(jù)集歸一化處理；根據(jù)t?SNE算法對精化數(shù)據(jù)集進行降維處理，根據(jù)PSO算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進、優(yōu)化，得到網(wǎng)絡最優(yōu)初始化權值和閾值，并建立網(wǎng)絡模型，利用建立的網(wǎng)絡模型對降維數(shù)據(jù)集進行訓練學習，該方法通過對鉆孔測井數(shù)據(jù)進行精化處理，解決了獲取的鉆孔測井數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)集不均衡、訓練數(shù)據(jù)不在統(tǒng)一量綱范圍而造成最終識別率過低的問題，且再根據(jù)t?SNE算法對鉆孔測井數(shù)據(jù)集進行降維處理，從而簡化數(shù)據(jù)，再通過PSO算法對現(xiàn)有技術中的常用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化，提升了識別準確率高和識別速率。