近年来,随着复杂油气藏、断块类油气藏以及页岩气等非常规油气藏的勘探和开发,断层和裂缝是油气藏开发过程中非常重要的地质构造特点,裂缝、断层及孔洞的自动识别和解释的研究在油气田的勘探开发过程中具有越来越重要的作用。为了从现有的地质信息和数据中发掘出更多深入有效信息或来进行油气研究,地震属性的应用已成为油气藏的解释中一项重要的方法和技术,但单一属性分析的精度在很大程度上不能满足高精度地震资料解释的需求,属性融合的使用越来越多。地震解释中,当层位、岩性、物性的变化较为缓慢,此时相干属性上比较难以分辨缓慢变化的岩性和物性边界。由于不同的岩性对不同的物理性质的变化不同,因此利用这种区别,结合地震属性融合可以很好地分辨出不同的岩性物性的变化。本文关于地震属性融合的研究主要利用了RGB属性融合和非下采样Contourlet变换的方法,对两种方法的属性融合效果进行了地震数据的对比分析,并且在非下采样Contourlet变换的基础上利用模糊逻辑的方法对融合方法进行优化,使得融合的效果进一步得到增强。本文在C3相干技术的基础上对差异属性进行了优化研究,通过引用一种图像分析中的梯度一致性方法,得到了梯度一致性相干算法。通过对C3相干技术中的计算区块进行拆分重构,对相干算法起到了结构增强的效果,得到了结构导向相干方法。本文还对计算区块进行地层倾角预测,使得差异属性的计算尽可能消除地层倾角的影响,得到更加清晰准确的差异属性体。本文结合蚂蚁体属性对C3相干、梯度一致性在地层中追踪的断裂和孔洞进行了优化研究,模型数据的试验证实了方法的有效性。