多波地震数据携带有丰富的油气储层信息,如何有效利用这些信息进行油气储层预测,以此缩短勘探周期,降低生产成本,提高预测精度,一直是业界孜孜以求的目标。纵波与转换横波对油气储层的敏感度往往存在差异,利用这种差异有助于提高油气藏预测精度。基于此,本研究结合油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,以多波地震资料为基础,以人工智能技术为依托,设计了一种基于色彩特征融合与卷积特征分析的多波地震油气藏机器学习与预测方法,通过无监督与监督学习算法提取油气特征,以实现地震油气藏的准确识别与预测。利用纵横波对油气敏感度存在的差异,本研究提出了一种基于色彩特征融合的多波地震油气藏非监督机器学习与预测方法,首先利用聚类分析进行非监督学习,对提取的大量纵横波属性进行优选,综合纵横波对油气敏感度的差异与岩石物理基础,对优选出的几类敏感纵横波属性融合构建成能够突出油气异常的三种新的复合属性,最后将三种复合属性通过一阶线性变换到颜色空间,进行色彩特征融合,获得基于色彩特征融合的多波地震油气藏非监督学习与预测结果。与此同时,本研究基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,探索性地发展出一种基于卷积特征分析的地震油气藏监督机器学习与预测方法,即利用有限的已知含油气井段信息获取卷积核,分别以纵波与转换横波地震数据作为输入进行卷积计算,以识别蕴藏其中的地震油气特征,将本方案应用于模型数据与实际数据进行验算,取得了预期的效果,验证了该方法的有效性与可行性。将上述两种方案分别应用于FG地区进行地震油气藏预测,均获得了较好的预测结果。基于色彩特征融合的非监督学习法,以色彩空间表征油气藏特征,有助于提高人眼对地质异常信息的辨别能力,突出油气特征的共性,弱化差异,降低反演多解性;基于卷积特征分析的监督学习方法,能够智能提取、分类并识别油气特征。本方案仅用一小段含油气信息便获得了较好的预测结果,与基于色彩特征融合的非监督学习预测方法相比,具有较高的预测效率,有助于降低生产成本。上述两种方案所演算的结果与实际钻井信息对比,均与实际情况具有较高的吻合度,表明本方案具有一定的可行性与有效性,为油气藏的准确识别与预测提供了一种新的途径。