叠后地震反演是储层预测的核心,其主要是利用地震、测井及地质等数据,获得能反映地下砂体空间展布特征的波阻抗体或其他属性体,并且保证数据体的横向连续性与纵向分辨率的统一性,即不仅能达到砂体的纵向分辨率,同时要满足真实地质规律,为有利储层预测提供依据。本文针对歧口凹陷南缘埕北低断阶沙二段,储层厚度薄,井间砂体展布复杂,井位分布不均等特点,进行叠后地震反演研究,依次开展了约束稀疏脉冲反演、贝叶斯随机模拟反演与神经网络多属性反演对比研究,并进行储层预测。反演前期,对工区20口井进行标准化处理与敏感参数分析,由敏感参数分析,优选自然伽马曲线和声波曲线进行拟声波曲线重构,提高曲线砂体识别准确度。通过约束稀疏脉冲反演,充分应用地震数据,初步确定砂体空间展布;贝叶斯随机模拟反演融合约束稀疏脉冲反演数据,运用马尔科夫链-蒙特卡洛模拟算法,在提高纵向分辨率同时降低储层的不确定性;神经网络多属性反演,以地震属性和岩性特征曲线为基础,利用神经网络算法,建立属性与岩性参数之间的非线关系,利用测井数据的高分辨率与属性的全局性,解决井位分布不均的问题,准确预测砂体分布。通过反演结果分析,约束稀疏脉冲反演对厚层砂体能较好的识别,但对于10m以下的砂体分辨率无法达到;贝叶斯随机模拟反演分辨率较高,能识别5m左右的薄砂体,但在井少或无井区域,砂体预测准确度较低;神经网络多属性反演,纵向分辨率同样可达到5m,且利用属性约束,在无井和少井区域砂体预测准确度更高。因此最终利用由神经网络反演的GR数据体进行砂体追踪与三维雕刻,并结合钻井试油资料,预测有利储层分布区。基于砂体精细刻画,最终刻画出含油性好且展布范围大的主力砂体12套,以及含油性相对较差、砂体展布面积有限的非主力砂体36套。对主力与非主力砂体进行分析,确定平面有利区为埕海33井区与埕海37井区,纵向上沙二中1砂组、沙二中2砂组与沙二下2砂组为有利储层发育段。