裂缝识别和预测是当今地质研究的重要领域之一,裂缝引发的各种地质问题涉及到社会生活的方方面面,查明或预测地下裂缝的分布规律是解决这些地质问题的关键。在能源勘探领域,储层裂缝作为油气运移通道和储集空间,既可以构成油气藏也可以破坏油气藏,既可以提高油气产量也可以降低油田采收率。随着能源的不断开采和迅速衰竭,使得提高采收率成为油田提高产量和能源开发量的主要手段之一,而裂缝的存在严重影响油藏的开发效果。因此,裂缝的研究已成为当今时代储层评价和预测的重要环节,对其进行研究具有重要理论意义和现实意义。论文在研究裂缝形成机理、地震属性分析技术、构造曲率方法和BP神经网络原理的基础上,编程实现了构造曲率和BP神经网络算法的应用程序,并结合实际三维地震资料,提取了多种地震属性参数并通过多种分析技术对其进行优化选择,应用所编程序对该区块的裂缝分布规律进行预测。通过综合分析,认为构造曲率法在对构造缝的预测上有一定的可靠性,但对非构造成因的裂缝的预测能力有限;在对地震属性进行有效分析及优化选择的基础上,利用BP神经网络对实际资料进行了储层裂缝预测,结果表明其准确性和可靠性较高,具有较大的实用价值。