油气藏的分布与岩性息息相关，所以进行岩性的识别分层，有助于判断地层的储层分布。取心实验十分昂贵，同时在钻井过程中获得岩心是不连续的，所以存在岩心数据较少的问题。为了更好地判断岩性和降低成本，在本研究中，将陕北富县延长组长6地层发育较多的四种岩性一共99个岩心取点与其对应的测井数据进行相关性分析。选择的自然伽马测井(GR)、井径测井(CAL)、声波时差测井(AC)和中子补偿测井(CNL)四条测井曲线来分析富县延长组长6岩性特征。随着粒径变大和黏土含量的减少，GR、CAL、AC和CNL值趋于降低，能够明显划分。利用主成分分析方法，对数据进行降维，提取特征，进行归纳，解决岩性的多解性问题，建立了岩性判定指数，然后将其运用于陕北富县地区多个钻井，验证其方法和构建的数学模型的适用性和有效性。结果表明，主成分分析是行之有效的分析岩性的方法，提高了准确度，岩心的岩性与测井数据识别的岩性具有良好的一致性。