国内大部分油田处于勘探开发中后期,易于发现的油田越来越少,探明储量以隐蔽性油藏为主,但隐蔽性油藏难以发现。有利区预测是勘探开发过程中非常关键的一步,但传统有利区预测受限于现有的理论和方法,在地质条件复杂、地震属性种类多、地震属性相关性差的情况下,地震属性与有利区类别之间的对应关系难以确定,容易产生预测过程中的多解性问题,且地质勘探人员一般仅采用2-3种常规地震属性进行预测,忽略了其它未使用地震属性存在的隐含作用,同时也难以发挥地震属性之间积极的交互作用。因此,如何获得各地震属性参数与储层特征参数间的内在联系,优选地震属性;如何通过分类算法得到地震属性与有利区类别之间的映射关系,快速解决复杂问题是急需解决的问题。针对以上问题,本文充分吸收国内外在井震数据融合进行有利区预测领域取得的研究成果,通过对多源异构的井震数据进行分析,利用时深转换融合井数据与地震属性,构造带有类别标签的地震属性集,进而根据机器学习及人工智能方法对构建有利区预测模型展开研究。首先,本文在群智能优化算法寻找最优解的启发下,提出了一种基于随机引导、局部搜索、子群协作策略的多策略灰狼优化（MSGWO）的地震属性优选算法,该方法通过三种策略相互合作寻找最优的属性组合,解决了传统灰狼算法（GWO）采用单一搜索策略容易陷入局部最优的弊端,增强了灰狼个体的全局及局部搜索能力。其次,在利用孪生支持向量机（TWSVM）识别有利储层的基础上,提出了基于混合参数的多分类孪生支持向量机（MP-MTWSVM）,该方法能够考虑不同子分类器之间的差异,为各子分类器选择合适的参数。为了高效选择MP-MTWSVM的参数,本文进一步提出了基于灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机（GWO-MP-MTWSVM）,该方法利用灰狼算法对MP-MTWSVM的参数进行优化,能够快速找到最优参数。最后,本文考虑属性优选与参数寻优分开进行会影响分类器的性能,提出了一种基于MSGWO特征参数同步优化的有利区预测方法,该方法结合了基于MSGWO的地震属性优选算法以及GWO-MPMTWSVM算法,实现了地震属性组合及分类器参数的同步优化,进而构建高效的有利区预测模型,为准确钻井提供依据。