本文是基于百口泉油田百21井区夏子街组砂砾岩储层的实际资料进行的储层预测研究。夏子街组储层的特点是，地层非均质强、物性差异小，是典型的中低孔隙度特低渗透率储层，这就加大了储层精确预测的难度。地震反演在精细油气勘探研究工作中起着重要的作用，它能较真实地反映地下的地质构造和储层的岩性特征。由于岩性油气藏、致密性油气藏等非常规油气藏在勘探领域的需要，进行更加全面、精确的反演显得尤为重要。　　递推反演受地震资料频带宽度的限制，反演结果的分辨率低，难以满足薄储层描述的要求;基于模型的反演充分利用了地震、测井以及地质资料，其反演结果分辨率得到很大提高，能够较好的反映井间薄储层的岩性和物性变化。不过该方法受建立的初始模型的影响比较大。　　本文介绍了几种常用的反演方法的基本原理、关键处理技术以及适用条件等，在比较了每种反演方法的优缺点之后，最终选择了基于模型的反演方法用来反演波阻抗。反演过程中涉及的参数很多，例如硬约束、软约束、平均块的大小、迭代次数等，这些参数对于反演效果的影响比较大，因此，对每种参数都需要进行多次试验，以便得出适合本地区的最优参数组合。　　同时本文结合研究区的地质特点，从地震数据中提取了振幅类、频率类、相位类等属性，属性种类很多，且各种属性间关系十分复杂。如何从中挑选出最好的属性，组成优选地震属性组合，成为多属性分析的重点和难点。利用地震多属性分析，通过逐步回归的方法建立起多个地震属性与预测目标之间的线性关系，并结合地震属性有效性检验，选出验证误差极小值对应的属性的个数，确定最优属性组合。将优选出的最优属性组合导入神经网络系统中，建立起了属性参数与预测目标之间复杂的非线性映射关系。用地震多属性分析的方法预测了全工区的孔隙度。　　最后，综合分析波阻抗反演结果和地震多属性分析的结果，进行了储层预测。