随着勘探程度的深入,浅层的资源探明度逐渐增加,具有商业开采价值的油气藏越来越少。因此,勘探的目标逐渐向中深层转移,深部储层的预测是地球物理油气勘探领域的研究热点之一。基于地震振幅信息的反演方法是储层预测的常用方法,可靠的地震反演结果可以提高勘探成功率、降低投入成本,对油气藏勘探与储层评价具有重要意义。现阶段针对深部储层的地震反演方法较少,常规方法在深部储层勘探中的应用效果不理想。本文针对深部储层的资料特点,开展了叠前地震反演方法的研究。深部储层埋深大、地震数据偏移距(入射角)有限,而常规的叠前反演方法通常需要大偏移距(入射角)地震数据,因此不利于常规方法的应用。本文从Zoeppritz方程的近似方程出发,借鉴Smith和Gidlow两项方程理论推导了适用于小偏移距(入射角)的小角度近似方程。在此基础上,利用弹性参数之间的转换关系,进一步推导出包含弹性参数的小角度近似方程。基于贝叶斯反演理论,建立了小角度弹性阻抗反演方法。模型试算与实际应用结果表明,本方法可以在缺少大角度地震数据的情况下提供精确的反演结果。在反演的过程中,角度的误差经常被忽略,由此引起的问题也没有引起足够的重视。在叠前AVO/AVA反演的过程中,反射系数近似方程中的角度是入射角和透射角的平均角,而用于反演的叠前地震道集通常是基于入射角抽取的,这种角度的误差会给反演结果带来误差。深部储层的地震数据信噪比低、保真度差,误差问题更加严重。本文发展了角度优化的近似方程,解决了角度误差带来的反演问题。在此基础上,建立了叠前AVO反演方法,并与小角度反演方法相结合,进一步推导了角度优化的小角度近似方程,建立了相应的概率化反演方法。模型试算与实际应用结果表明,本方法可以提高反演结果的精确度,为储层预测和储层流体识别奠定良好的数据基础。深部地层受到埋深、地层压力、温度等因素的影响,储层的物性与浅层不同,使用常规的流体识别方法容易产生识别的假象。本文基于孔隙介质理论研究了常规流体指示因子的敏感性,提出使用孔隙流体模量作为深部储层的流体指示因子,并推导了包含孔隙流体模量的近似方程。以四元柯西分布为先验分布,并假设似然函数服从四元高斯分布,建立了基于贝叶斯反演理论的概率化反演方法。模型试算与实际应用效果表明,使用孔隙流体模量作为流体指示因子可以很好地识别孔隙流体性质。