储层地质模型更新作为钻井与开发工作的基础,并作为连接二者的桥梁与纽带,已引起众多学者的广泛研究。国内外学者在基于随钻测井（LWD）的岩性识别与针对不同开发阶段的储层地质模型更新方面进行了大量有意义的探索,但同时兼顾时、效两因素（满足实际工程需要）的地质模型实时更新的相关研究成果鲜见报道。第一方面由于LWD主要应用于指导地质导向作业,通常只对钻遇储层岩性进行有效识别,而对储层物性特征难以实现随钻解释,导致无法为储层地质模型实时更新提供准确数据基础;第二方面虽然成熟的商业地质建模软件已实现了LWD与软件的有效结合,但由于技术约束,软件的使用受到限制,且软件中测井解释方法相对传统,致使数据实时传输与模型准确建立难以实现;第三方面由于LWD设备“零长”（测井仪与钻头间距离）的存在,无法对水平井钻头处储层特性进行实时准确解释并用于模型更新,使得模型更新存在滞后性。这三方面严重阻碍了储层地质模型更新技术的发展,使得人们难以在随钻过程中逐渐完善对储层的认识,限制了钻井工程与开发工程的实时有效结合。本文基于LWD技术,利用机器学习、测井解释、计算机科学及储层地质建模等交叉学科理论与方法,依次对随钻储层特性实时解释、正钻井周围地质模型实时更新以及水平井钻头处岩性实时修正三方面进行了系统研究。首先,根据矿场实际资料筛选测井序列,基于有效测井数据,依靠Python语言,结合机器学习方法中的支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及梯度提升树（GBDT）算法,建立了储层岩性、孔渗特征以及油气水层解释模型,通过交叉验证优选了各模型参数,对LWD数据进行了实时解释;其次,基于Ocean二次开发平台的便利性及Petrel软件的功能性,利用C SHARP语言编制了正钻井轨迹与储层特性解释结果实时传输插件,并建立了地质模型自动更新模块;最后,基于建立的测点与纵向储层边界距离（D-MP-VRB）数据库,分别利用SVM、RF、神经网络（NN）以及极度梯度提升树（XGBoost）算法建立了D-MP-VRB预测模型,经交叉验证优选了各模型参数,并且建立了钻头与储层边界距离预测公式。结合实例研究,得到以下主要结论:（1）针对随钻储层特性的实时解释,基于延安气田测井数据,兼顾模型解释准确率及训练耗时,分别经过262次、1094次与119次试验选择了RF算法建立储层岩性解释模型,SVM算法建立储层孔渗特性解释模型与油气水层解释模型,实现了钻井过程中储层特性的准确实时解释;（2）针对正钻井周围地质模型的实时更新,基于一简单研究区块,利用实时传输插件实现了测井解释结果与地质建模软件的无缝连接,并利用自动更新模块实现了正钻井周围以任意长度为距离步长的地质模型自动更新;（3）针对水平井钻头处岩性的实时修正,基于长庆油田测井数据,经过1320次试验得到了XGBoost算法对D-MP-VRB以2m为步长的目标类别预测效果较好,并预测了水平井钻头与纵向储层边界的距离,实现了钻头处岩性的实时修正,减小了零长对钻头处岩性预测的影响;（4）形成了一套基于随钻信息的储层地质模型再修正方法,并提出了该方法的工作流程,应用于苏里格气田并通过后验法进行了可靠性论证,通过概率分布一致性检验与邻井检验法,验证了更新后地质模型的准确性,并对钻头处岩性进行了实时修正,证明了该方法的可行性及适用性。本论文研究成果对储层地质模型实时修正更新提供了新的方法与技术手段,实现了地质模型的准确随钻更新,从而实现了储层地质模型在钻井过程中的不断完善,便于钻井与开发工作的实时有效结合,为钻井工程与开发工程桥梁与纽带的建设提供了重要保障。