地震属性是储层参数横向预测的重要手段,在不同的地区如何准确提取目的层属性、如何进行属性优化、如何建立储层参数与多种地震属性间的关系,这些都是决定储层预测成功与否的关键问题。本文针对这些问题,自主编写了一元线性回归分析、多元线性回归分析、主成分变换、井点属性提取、多元线性储层预测、神经网络训练及储层预测等程序,用于储层参数预测。利用GEOFRAM软件提取多种沿层地震属性,提取这些属性时仔细选择提取方式、严格控制时窗长度,以保证提取属性信息质量。针对高维属性空间,分别运用专家优化法、相关性分析优化法和主成分变换法进行属性优选,并尝试多种优选方法结合进行二次优化,取得了较好的效果。本文分别采用多元线性回归方法、人工神经网络方法两种方法拟和井点处的多种属性与井参数之间的线性函数关系和非线性函数关系,应用该关系进行全工区储层参数横向预测。海拉尔盆地布达特储层裂缝十分发育,如何准确预测裂缝的分布对该储层的勘探开发至关重要。针对该储层构造裂缝十分发育的特点,本论文采用主曲率法求取构造面的多种空间曲率,并首次采用多元线性回归法拟和多种空间曲率与钻井岩芯上的裂缝线密度之间的函数关系,利用该函数预测全区储层裂缝密度分布,取得了较好的效果。