随着科学技术的不断发展，石油勘探水平也随之有了长足的进步，但是石油勘探困难程度也增加很多，发现复杂储层的比例也逐年增加，这就导致了人们对地下储层描述精度的要求也提高了，以往依靠单一信息对地下储层建模的结果已经达不到人们的要求，如何将多学科信息融合在一起，弥补单一信息的不足，发挥各学科的优势对储层进行更精确的建模已经成为现在石油勘探领域研究的重要课题。本论文以井震信息融合储层数据建模为应用背景，利用D-S证据理论信息融合算法将井震联合反演、多井数据内插、地质、地理、录井等信息融合在一起对地下储层进行建模。针对多井数据内插的储层数据建模问题，采用克里格插值算法，而变差函数是克里格插值算法的重要组成部分，但是变差函数会导致在拟合误差曲面上存在很多的极值点，传统的最小二乘法并不能很好的解决这个问题，采用粒子群算法计算量又很大，基于这些问题提出了一种基于随机粒子群的变差函数优化方法。针对井震联合反演问题，提出了自适应的时深转换算法，实现了测井、地震数据资料的层位对齐和校正，同时还提出了一种基于随机粒子群算法的高阶累积量地震子波提取算法，不仅解决了高阶累积量的地震子波提取方法中非线性目标函数的求解问题，而且较大提高了计算效率。借鉴信息融合技术在其它领域的成功应用经验，将信息融合技术应用到石油勘探领域，实现了基于D-S证据理论的井震信息融合储层建模，将多学科信息融合在一起对地下储层进行建模，实际的数据资料验证了该方法的有效性。