奥陶系鹰山组岩溶碳酸盐岩是中国西部塔河油田的重要油气藏。在这种类型的油藏中,由于古岩溶储层的高非均质性和分布不规律性,要确定产层预测和识别非常复杂。同样,关于岩溶相的建模,互连性以及与裂缝网络的关系的高度不确定性仍然是需要解决的主要挑战。基于这些方面,本论文分为五章。第一章着眼于这些储层在中国的重要性和影响,以及它们在地质时期的演化和构造。在第二章中,通过多学科整合分析了古岩溶充填物的非均质性。这种整合包括岩石物理和沉积学研究,这些研究主要针对三种类型的填充物:碎屑,角砾岩和化学沉积物。使用所提出的方法,根据岩石特性对相关的油藏进行了适当分级。第三章对应于论文中最创新的部分,该部分着重介绍了使用带有概率方法的人工神经网络技术来预测或估计古喀斯特的碎屑充填类型。人工神经网络（DNNA）是同时运行多个神经元网络并利用三维地震数据和井数据的概率技术。在这种情况下,使用多个测井记录进行多元回归分析,以基于前述岩相计算电相。从一起选择的地震属性迹线到沿井眼轨迹计算出的电相,对古岩溶岩相的预测概率轨迹和分类概率轨迹进行处理和分类。随后,岩相分类通过统计算法推广到研究区的其他区域。最后,根据在径流带中图像的逻辑分布刻画出了填充物最可能的相分布。第四章提出了一种静态模型方法,该方法利用全自动地震相分类过程来预测和模拟与岩溶空间有关的模式。该方法使用地层地震属性和测井记录作为输入数据。首先使用层次聚类技术基于地震属性值考虑最佳类别,对地震相数据体进行处理。结果揭示了以低振幅表示的各种模式,突出了古岩溶地貌。同时,利用在地震道形状上进行的混合聚类技术,对岩溶界面的地震道进行处理。对于这种情况,岩溶地震相从输出中提取出来,并用作模型趋势分析中的辅助输入数据。建模结果为各种切片和横截面,可以识别出估计模式与岩溶带的关系。从三维模型获得的岩溶储层厚度和孔隙度图,结合古地理位置和填充类型以及沿主要走向断层进行溶蚀,表明了岩溶空间之间具有良好的连通性。这种方法可以重建古岩溶过程。最后,对岩溶碳酸盐岩进行了裂缝表征和模拟,从而预测可能的甜点区。在最后一章中,通过严格的工作流程执行了一种综合方法来表征和建模碳酸盐岩基质岩石中的大型裂缝集（例如,溶液扩大的裂缝）。为了估计裂缝孔隙率和渗透率张量的主轴(kxx,kyy和kzz)模型。此外,还评估了岩石的弹性特性和在局部应力状态下的特征,以表征与岩溶程度有关的裂缝。因此,通过组合受岩溶改造层位内的结构地震属性,通过处理后的增强属性,构造了地层中的离散断裂网络（DFN）。与在这种类型的油藏中采用的常规方法相比（例如地震相干性和曲率）,输出结果显示了与裂缝相关的更多的不连续体。然后使用自动断层提取（AFE）技术从属性中提取这些裂缝集。该模型的结果表明在主要断层和古岩溶附近存在大量裂缝,证明了这两个因素之间的密切关系。通过分析数量最多的延伸裂缝（裸眼/部分裸眼）与该地区累计采油量最高的井的关系,结果表明与古岩溶模式指导有效储层预测相比,裂缝预测也具有重要性。