目前，三维地震勘探作为煤矿采区构造勘探的主要手段，已获得广泛应用。随着机械化程度的大幅提高，煤矿开采对三维地震勘探精度提出了更高的要求。如何从地震数据中提取更多的信息进行地下构造解释和岩性特征描述是一个研究的热点问题。　　本文在调研国内外文献的基础上，对三维地震属性分析技术的应用现状进行了回顾，评述了地震属性的分类方法和地质意义，并从地震属性的采集因素、处理因素及提取方法三方面论述了地震属性的应用前提;结合目前地震属性的应用现状及实际需求，对部分属性的提取方法及适用范围进行了分析;阐述了相关分析、聚类分析、主成分分析、神经网络分析与支持向量机等数据处理方法的原理，归纳了基于模型、基于数理统计和基于人工智能方法的多种地震属性优选技术;在此基础上，将RGB联合渲染技术、遥感图像处理技术和数学形态学原理方法引入到地震属性分析中;最后，展望了虚拟现实技术在今后地震属性分析中的应用前景。　　本论文取得了如下主要成果:采用三维地震模型对陷落柱进行了数值模拟，利用图像相似度分析方法优选出对陷落柱敏感的属性;基于小样本事件，首次采用支持向量机进行煤田地震属性非线性优选的方法研究，并在煤层气含量预测中取得了良好的效果;综合应用基于RGB联合渲染的地震属性融合技术与数理统计学的相关分析、聚类分析和主成分分析，开展了基于RGB的属性优选方法，并给出了RGB融合后属性图像质量的评价标准;把遥感图像处理和特征提取的思想以及数学形态学原理引入地震属性图像处理与分析中，结合不同地质体的平面展布特征，建立了线状、面状地质特征的解译流程，取得了较好的应用效果;最后，将虚拟现实技术引入地震多属性可视化中，构建了地震层位真彩色三维模型，初步实现了地震属性的三维可视化。