本发明的目的在于提出一种基于经验模态分解和异构在线学习的岩性识别方法，包括以下步骤：首先对已获取的钻井参数进行数据预处理包括特征筛选、缺失值处理、过滤非法数据、特征数据目标数据编码；然后基于经验模态分解模型分解特征参数；并对分解后特征参数采用异构体系训练m个离线模型和m个在线模型；最后结合自适应权重进行异构模型的融合，用于识别地层岩性。本发明将经验模态分解和机器学习算法用于岩性识别，提出了钻井参数的模态分解方法和机器学习的训练架构，并将联合域分布(JDA)应用于机器学习模型训练中，可以提高原有离线模型的识别精度和鲁棒性。