地质统计学能够很好地描述地下模型参数的空间相关性,为地震反演提供丰富的先验信息。相对于确定性反演,基于地质统计学的地震随机反演往往具有更高的垂向分辨率,且能获得多个等概率的反演结果,适合反演结果的不确定性估计。主要是由于地质统计学以变差函数为基本工具,能够描述模型参数小尺度空间变化,以及地震随机反演在反演的过程中融入大量的测井数据。因此基于地质统计学的地震随机反演在薄储层研究方面具有更大的优势。地震随机反演主要是利用了随机模拟的思想,常规的随机模拟算法往往需要模型参数服从高斯分布,模拟高斯随机场,只能构建高斯先验信息。然而在实际应用中,由于地下岩相或地质流体等因素的影响,模型参数往往呈现多峰的非高斯分布。针对这个问题,本文在贝叶斯的框架下,提出了基于两种不同序贯模拟算法:直接序贯模拟（Direct Sequential Simulation,DSS）和序贯高斯混合模拟（Sequential Gaussian Mixture Simulation,SGmix S）的地震随机反演方法,该方法能够克服常规的随机反演方法需要模型参数服从高斯分布的缺点,增强了其在实际应用中的能力。直接序贯模拟算法能够适用于任何形状的先验分布,基于该模拟算法的地震随机反演可以获得多个等概率的高分辨率的反演结果。序贯高斯混合模拟算法能够适用多峰的高斯混合先验分布,基于该模拟算法的地震随机反演可以同时获得多个等概率的连续变量（弹性参数）和离散变量（岩相）的反演结果。反演的目的最终是为了进行储层预测和流体的识别,储层预测和流体识别在勘探开发中具有重要的作用。本文以这两种方法为基础,通过岩石物理方法构建敏感流体因子,建立敏感流体因子的叠前弹性阻抗方程,然后实现敏感流体因子的提取,最后联合提取的流体因子和反演的岩相进行储层预测和流体识别。实际应用表明,本文提出的基于地质统计学的叠前反演方法在储层预测和流体识别方面具有一定的实用价值。