石油及天然气能源的稳定增长推进了国民经济的发展，但随着我国油田勘探开发的不断深入，油气能源的稳产及增产面临着越来越大的压力。目前尚未发现的各类油气藏是越来越少，面临的地质问题是日益复杂，勘探目标的复杂程度也在逐步增大。
　　在油气勘探工作中，地球物理勘探已经逐步发展为油气勘探中最重要的一种方法，因为它不仅可以帮助我们了解未知的地下构造，岩性，地层以及断层方面的信息，而且还具有极高的性价比。相对来说，钻井虽然具有较高的精度，但其成本太高，且仅为“一孔之见”，效率太低。而地震勘探方法虽然在精度上逊色于钻井，但是可以覆盖一个较大的范围，对整个工区的地质状态有个较为清晰的认识。因此，在近代的油气田勘探工作中，都遵循先物探后钻井的生产流程。首先通过地震勘探，提出目标井位，然后才进行钻探工作。这种方法极大的缩小了成本，减少了开支。所以地震勘探已经成为油气开发中非常重要的环节，各种反演的方法也为该环节提供了有力的方法支撑。
　　地震资料反演技术目前正由叠后到叠前、叠后相结合，由单一的波阻抗反演到利用地质统计学、分形分维、神经网络等技术与测井、测试、钻井、地质综合研究相结合，由单一的资料反演到正、反演相结合，储层建模、约束反演、油藏数值模拟相互验证，其目的就是要通过约束条件解决反演多解性，提供准确结果为油田的勘探、开发服务。
　　地震反演技术就是充分利用测井、钻井、地质资料提供的丰富的构造、层位、岩性等信息，从常规的地震剖面推导出地下地层的波阻抗、密度、速度、孔隙度、渗透率、砂泥岩百分比、压力等信息。一般而言，目前应用较为广泛仍然是叠后波阻抗反演。
　　在丘东项目中所采用的稀疏脉冲反演，这是基于脉冲反褶积基础上的递推反演方法，其基本的假设是地层的强反射系数是稀疏分布的。
　　再结合地震属性分析，即从地震资料中提取相关信息，并把这些信息转换成与岩性、物性或油藏参数相关的，可以直接反应地下地质状况的信息。
　　人工神经网络可以解决复杂非线性映射的储层预测问题，其中具有代表性的是误差反向传播，简称BP网络。BP网络是一种多层前馈有监督学习的网络，其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络。在丘东项目中利用人工神经网络对油气性进行预测和评价，取得了较好的效果。