针对鄂尔多斯大牛地气田由于地震资料分辨率低且噪声大、储层薄且非均质性强所导致的储层预测精度和砂体厚度预测精度不高的关键问题,本文开展了以克里金方法为主的储层预测技术及应用研究。在调研国内外储层预测技术优缺点的基础上,提出了应用因子克里金滤除属性图空间噪声和贝叶斯克里金进行储层预测、储层建模及反演的新方法。通过理论分析、公式推导、编程试算和实际数据的应用,证实了该方法的有效性,形成了实用的克里金储层预测技术。本文中主要研究工作可归纳为三个部分:(1)大牛地储层预测分析。在分析大牛地气田地震资料特点、储层特征的基础上,剖析了该区储层预测的关键问题,进而有针对性地调研总结储层预测技术现状,分析各种方法的优缺点和适用性,并提出了新的研究方向;(2)因子克里金方法地震属性数据空间滤波去噪方法研究。针对地震采集形成的空间噪声,提出使用因子克里金的思想,将空间上的点变换到变差函数域中,在这里对不同的成分进行分离,去除噪声后再将其还原回到空间域中。文中推导公式、进行了编程和试算,可以将属性图中的那些人为“脚印”去除;(3)贝叶斯克里金方法提高储层预测精度研究。传统的普通克里金预测单纯依赖于井,不能将地震信息进行有效利用,显然不能满足更加精细的属性预测。引入贝叶斯克里金的测井、地震数据相结合共同进行储层属性预测的思想,能很好的解决井数据与地震数据进行联合预测的问题。通过编程和试算,在砂体预测、地质统计建模及反演中都有很好的应用效果。本文深化了克里金方法的研究并形成了实用技术,在大牛地气田石板太地区进行了实际应用。属性图空间滤波效果显著,得到了预测目标砂体的储层参数横向分布成果,同时井震结合进行储层建模及反演也取得满意的效果。该方法有很高的理论价值,同时又获得了良好的实际应用效果,有很好的发展前景。