储层数据反演是开展石油、天然气和各种固体矿产等化石能源勘探开发的重要内容,是求取隐藏在地球物理测井数据中的储层信息的基础环节。随着人工智能的兴起,机器学习尤其是深度学习已经渗透到石油勘探开发的各个环节,成为储层数据反演研究的热点技术。由于复杂的沉积环境和构造运动,岩性油气藏储层具有非均质性强、孔隙结构复杂等特点,储层属性之间具有较强的非线性关系。基于数据驱动的深度学习能够深入挖掘各个属性之间存在的非线性隐含信息,根据已有属性之间的相关性智能反演储层数据,为进一步的地质研究和科学决策提供基础数据支撑。实现非均质储层数据反演准确化和智能化对加速能源勘探开发具有重要的工程意义。本文基于深度学习技术,以碳酸盐岩、页岩等非均质储层为研究对象,融合多学科方法围绕储层测井数据定量表征和岩性空间分布智能反演展开研究,同时聚焦于深度学习和测井工程领域相结合过程中出现的诸如不确定性、单向应用及高斯假设等关键科学问题,主要研究内容如下。针对测井数据质量差、数据不完整性问题,基于深度学习和注意力机制提出了非均质储层测井数据智能反演方法。首先,构建测井特征注意力模块,关注同一深度的表征目标与相关测井属性之间的空间相关性,自主提取测井空间特征;其次,构建双向GRU网络模块,捕捉同一测井属性在一定深度范围内的测井深度特征,实现了储层测井数据智能反演和岩性定量识别,为进一步的地质研究和储层建模提供快速有效的数据,降低测井成本和改善钻完井策略;最后,研究将该方法应用于伊拉克Mishrif组的碳酸盐岩储层,从模型精度、模型拟合度等方面对其进行了验证与评估。在进一步解决数据质量和数据完整性问题的基础上,针对非均质储层反演系统存在的不确定性问题,基于循环神经网络和贝叶斯理论提出了非均质储层测井数据智能反演和不确定性分析方法。首先,研究了测井属性在空间、深度和时间维度的特征,提出了一种提取测井空间特征、测井深度特征和测井时间特征的多阶段注意力方法,智能反演储层测井数据;其次,基于Bayesian理论建模深度神经网络的权重分布,构建了GRU＿Bayes网络框架,定量捕捉反演系统的数据不确定性和模型不确定性,实现系统风险评估,辅助系统做出更好的决策,提高储层反演系统的可靠性和工程应用性;最后,研究以碳酸盐岩储层声波测井反演为例,从精度、不确定性和可扩展性等方面对该方法进行了验证与评估。针对空间分布反演的计算成本问题及深度学习建模过程中的单向应用问题,提出了地质约束下的储层岩性空间分布反演方法。首先,研究深入分析克里金技术在岩性空间分布反演中的局限性,求解基函数的有限加权和近似表示克里金空间相关过程,构建空间依赖的GRU＿Kriging网络框架,建立空间坐标与深度神经网络的直接联系,以较少的计算成本和内存复杂度获取更多的空间特征;其次,基于克里金技术提取地质约束权重系数,构建地质约束的深度神经网络,在领域知识的约束下实现储层岩性空间分布反演;然后,定量捕捉反演结果的不确定性,实现储层反演系统的可靠性定量评价;最后,将该方法应用于页岩储层,分别从储层岩性空间分布反演精度、模型可靠性和时间性能等方面进行验证与评估。针对储层反演和不确定分析建模中的高斯假设问题,提出了非高斯假设的储层岩性空间分布反演及不确定性分析方法。首先,深入分析碳酸盐岩、页岩等非均质储层岩性的非高斯特征,采用对称对数比转换方法拟合非高斯特性提取空间特征,实现储层岩性空间分布反演;其次,剖析深度神经网络权重参数随机、动态的非高斯特性,提出了一种高斯转换＿迭代集合卡尔曼法（GS＿IENKF）,实时同化非高斯数据,并保证实时更新过程中的数据仍然遵循原始空间分布,实现在非高斯假设下定量评价储层反演系统的可靠性;最后,将该方法应用于红土镍矿非均质储层,其在岩性空间分布反演精度、模型拟合度、模型可靠性和时间性能等方面均取得了良好的效果。