1．1 反演的分类
1）从所利用的地震资料来分可分两类：叠前反演和叠后反演;
2）从测井资料在其中所起作用大小可分为四类：地震直接反演，测井控制下的地震反演，测井—地震联合反演和地震控制下的测井内插外推；
3）从实现方法上可分三类：直接反演、基于模型反演和地震属性反演。
4）从反演模型参数来分主要有：储层特性(如:孔隙度、渗透率、饱和度等)反演、岩石物性反演、地质结构反演、各向异性参数反演、阻抗反演以及速度反演等;
5）从使用的数学方法可分为：最优化拟合反演、遗传算法反演、蒙特卡罗反演、Born近似反演、统计随机反演以及基于神经网络的反演等。
1．2几种主要反演方法的概述
叠前反演尚处于研究试验阶段，而叠后地震反演近年来快速发展，形成了多种技术。下面简要介绍几种主要反演方法：直接反演（递推反演和道积分反演）、基于模型反演、地震属性反演、测井约束反演和叠前AVO反演。
1．2．1直接反演
两种基本做法：递推反演和道积分反演。
1）递推反演：递推反演是一种基于反射系数递推计算地层波阻抗的直接地震反演方法。它完全依赖于地震资料本身的品质，地震资料噪音对反演结果敏感，影响大，地震带宽窄会导致分辨率相对较低，难以满足储层描述的要求。典型的有Seislog,Glog，稀疏脉冲反演(实现方法又有MED,AR,MLD,BED方法等)等;Seislog,CLOG等使用测井信息后，只获得剖面上关键点的低频分量，整个剖面上的低频信息要靠内插来求得。
优点：计算简单，递推列累计误差小。其结果直接反映岩层的速度变化，可以以岩层为单元进行地质解释。缺点：由于受地震固有频率的限制，分辨率低，无法适应薄层解释的需要；其次，无法求得地层的绝对波阻抗和绝对速度，不能用于定量计算储层参数。这种方法在处理过程中不能用地质或测井资料对其进行约束控制，因而其结果比较粗略。
2）道积分反演：是以反褶积为基础的地震直接反演法。道积分是利用叠后地震资料计算相对波阻抗的直接反演方法，它无需测井资料控制，计算简单，其结果直接反映了岩层的速度变化，但受地震资料固有频宽的限制，分辨率低，无法适应薄层解释的需要，无法求得地层的绝对波阻抗和绝对速度，不能用于定量计算储层参数。
优点：能比较完整地保留地震反射的基本特征（断层、产状），不存在基于模型方法的多解性问题，能够明显地反映岩相、岩性的空间变化，在岩性相对稳定的条件下，能较好地反映储层的物性变化。
缺点：由于受地震频带宽度的限制，递推反演资料的分辨率相对较低，不能满足薄储层的研究需要。
1．2．2基于模型的反演
1）基于模型的反演：就是从地质模型出发，采用模型优选迭代扰动算法(广义线性或非线性最优化算法)，通过不断修改更新模型，使模型正演合成地震资料与实际地震数据最佳吻合，最终的模型数据便是反演结果。
实现方法有广义线性反演(GLI)(Cooke,1983);宽带约束反演(BCI)(Martinez,1988);地震岩性模拟(SLIM)(Ge lfand,1984);具有全局优化特点的遗传算法、模拟退火法(Smith等1992:Sen和Stoffa,1995);蒙特卡罗搜索法(Cary和Chapman,19 98)以及人工神经网络法(Ca lderron-Macias等，1998)等。
目前,以模型为基础的反演方法一般都是依据测井及地质资料建立初始模型,通过广义线性反演方法(GLI)进行迭代求取岩性参数(Cooke,1983；Brac,1988)。由于该问题的非线性，所以除了要求较精确的子波外，还要求初始模型接近真实模型，才能达到可靠的结果，即反演结果强烈依赖于初始模型的选择。全局最优化算法如遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)，克服了广义线性反演方法(GLI)依赖初始模型选择的缺陷，可以得到全局最优的反演结果。地震波阻反演本身属于多参数的非线性最优化问题。
2）测井约束反演是一种基于模型的反演。其基本思想是：测井资料有很高的垂向分辨率，但只是点上的一孔之见；地震勘探的分辨率虽不高，却具有线上和面上的详细资料，将两者结合起来，取长补短。在垂向上充分利用井的高分辨率信息，在横向上充分利用地震资料的可对比性作为控制，建立起较为可靠的、分辨率较高的初始地质模型；对初始模型进行正演，计算出合成地震剖面，再与实际地震剖面相比较求模型修改参数（摄动量）反复修改更新初始模型，使合成地震剖面与实际地震剖面在最小平方意义下最为接近，最终得出高分辨率的波阻抗反演剖面。
1．2．3地震属性反演
属性反演是一个将地震特征转化为储层特征的过程。借助于岩石物理、正演模拟和井资料约束等手段。其中,岩石物理研究可提供储层物性与地震属性之间的关系,正演模拟(包括物理模拟和数值模拟)可揭示地震对不同构造、不同岩性的响应特征,测井数据及油藏工程数据则可用来约束反演过程和佐证反演结果。在对一个具体储层进行描述时,首先要根据先验信息建立地质模型,然后通过多种属性反演不断修改这个模型,直到逼近储层的实际情况为止。在属性变换中是把地震反演的波阻抗和地震数据中提取的各种属性数据结合起来，进行某种数学变换，进而建立与储层参数之间的某种关系。实际上它是一种多变量的线性回归过程.
1．2．4 AVO反演
叠前反演主要是AVO反演。它是一项直接利用地震反射振幅与炮间距的关系来寻找油气的一项地震反演技术。根据AVO效应，可以对岩石骨架性质和孔隙流体性质做出判断，还有助于研究地下介质的各向异性，特别是识别裂隙的发育方向和裂隙性油气藏等。国内外不乏AVO技术预测油气成功的例子(尤其是在墨西哥湾)，但也有相当数量失败的例子。其主要的问题是出在影响反射振幅的各种因素的校正、正演模型研究及综合分析上。叠前高保真的目标处理及正演模型分析是AVO及叠后反演的基础和保证。经过近十年的分析总结，人们充分认识到，AVO只是地震反演属性的一种，它需要综合测井、地质和其它属性进行综合分析，才能提高可信度及精度。
从近几年的技术发展情况看，对AVO的研究重点除了放在精确校正各种影响振幅的因素和加强综合分析外，一个值得注意的趋势就是P波方位AVO和多波方位AVO的研究与应用。随着三维地震技术的深入发展和人们对三维体解释的概念增强，P波方位AVO已作为一种预测油气藏各向异性的有效方法而受到青睐。另一方而，随着海上地震采集技术(4D*4)的突破，多年来用多分量地震资料研究地层各向异性的理想将在海上成为现实。
