基岩油气藏是重要的油气藏类型。近年来我国在渤海、南海相继发现花岗岩风化壳基岩油气藏。花岗岩风化壳储层物性复杂多变,纵横向非均质强,储层刻画与含气性检测难度很大。本文围绕琼东南盆地某勘探区花岗岩风化壳储层的刻画与含气性检测展开研究。主要内容与成果如下:1.研究区花岗岩风化壳储层识别刻画。使用印模法还原研究区古地貌,并拟合古地貌时间高度和风化壳时间厚度的关系式,将拟合结果推广至全区快速完成研究区风化壳底界面的标定;在此基础上,结合地质背景、壁心、测井曲线资料和电成像特征对研究区花岗岩风化壳进行纵向分带,找出优质风化带,并对风化壳的纵向分带、地震响应等特征进行研究。2.研究了多种储层含气性检测方法的理论基础。重点阐述AVO异常分析(AVO反演、弹性阻抗反演、叠前同时反演)的理论基础和其中两种叠前反演方法实现过程。研究了基于支持向量机的递归特征消除法(SVM-RFE)的原理以及基于SVM-RFE的流体识别方法的技术流程。详细介绍了频散分析和叠后波阻抗反演的理论依据。3.本文应用多种含气性检测方法对风化壳储层进行含气性检测,具体包括:(1)使用广义S变换对研究区风化壳层段地震数据体进行时频分析,利用线性方法拟合地震波频带的低频部分获得低频衰减梯度属性用于含气性检测,该方法在剖面上分布杂乱,应用效果一般;(2)利用叠前CRP道集提取截距P和梯度G属性进行AVO属性分析,并以截距P和梯度G为基础计算生成PG及其他衍生剖面进行气水识别,此类属性在剖面分布略为杂乱,无法准确预测含气储层分布;(3)在测井曲线和地质资料的约束下,采用叠前角度道集同时反演纵波阻抗、横波阻抗和密度,并根据储层敏感参数分析计算弹性敏感参数进行含气性预测,叠前同时反演所得结果能够有效的预测研究区储层流体分布;(4)SVM-RFE流体识别方法利用测井数据算得大量弹性参数和流体因子构成样本集,从中挑选最优流体识别组合,并训练SVM-RFE回归模型对目标区域的流体参数进行预测,取得了良好的反演效果。4.研究认为,在常用的储层含气性检测方法中,频散分析计算简单高效,但应用效果较差;AVO属性分析受花岗岩风化壳储层强非均质影响,在储层气水识别中应用效果不佳;叠前反演所得弹性参数μ?ρ、λ?ρ、密度等可以较准确预测含气储层分布;基于SVM-RFE的流体预测方法以多个流体识别因子为样本集进行训练,能够更为准确可靠地预测风化壳含气储层。