随着油气勘探的不断深入，大的整装油气田已越来越少，人们更多地把注意力和目标锁定在小断块及岩性油藏上。这无疑给储层识别和厚度的求取增加了难度，也提出了更高的要求。针对岩性油藏特别是砂、泥岩薄互层的岩性油藏识别难度大，储层厚度预测精度低等问题，要求必须对油藏描述的相关技术方法进行改进和提高，借以提高油藏描述的精度。论文主要内容如下： 1、基于测井资料受各种因素的影响产生偏差，影响合成记录的质量，论文着重分析产生这些偏差的原因及校正方法。另外随着大量斜井井位的钻探，提出了如何制作高精度的斜井合成记录的具体方法。 2、研究利用振幅、频率两种动力学参数来预测薄储层厚度。尝试利用振幅积分参数求层段储层含量。 3、波阻抗剖面含有丰富的岩层信息，是用于岩性解释进行储集层预测的新资料，它能很好地分辨出薄层，准确地判断出砂层的延伸方向。在如何提高波阻抗反演计算稳定性和多井约束波阻抗反演及应用等方面作了一些分析研究。 4、人工神经网络可以实现非线性复杂的分类，可以适用于多种复杂的情况，非常适用于利用地震参数进行储层分析，对人工神经网络在储层分析中的应用及注意事项进行了分析和总结。 综合实例的研究表明，以上方法能够较好地解决油藏描述中储层标定不准确，厚度预测精度低等问题。提高储层预测的精度。