石油和天然气素有工业血液之称,是一个国家的重要战略性资源。近年随着未勘探的易开发区域逐渐减少,地球物理研究人员已将油气勘探的重点目标转向对技术要求更高的隐藏性油气藏和复杂构造性油气藏。目前单纯的储层弹性或物性参数反演已不能完全满足油气勘探的需要,而利用叠前地震资料开展高分辨率的储层弹性与物性参数同步反演已成为学术界和工业界共同关注的热点问题。本文在回顾地震资料高分辨率处理和地震反演的研究背景及意义的基础上,总结归纳出了目前叠前地震反演中存在的两个问题:1)如何获得高分辨率的地震资料;2)如何实现高分辨率的叠前地震同步反演的确定性优化方法。为解决以上两个问题,本文分别做了如下创新工作:1、针对问题1),本文提出了一种基于BP人工神经网络的地震资料高分辨率处理方法。该方法利用BP人工神经网络建立井旁地震道记录振幅谱与补偿系数之间的非线性映射关系,进而利用该关系计算出其它待补偿地震记录振幅谱的补偿系数,接着对补偿系数进行空间加权平滑和自适应补偿位置选择处理,最后将其作用于振幅谱,得到补偿后的高分辨率地震记录。该方法相较于其它方法,同时采用了测井资料信息和地震资料信息,尽量避免了补偿不足或补偿过多的现象,增强了补偿依据。2、针对问题2),本文提出了一种基于双参数弹性速度模型的储层弹性与物性参数叠前地震同步反演的确定性优化方法。该方法利用双参数弹性速度模型建立储层弹性与物性参数之间的联系,在贝叶斯反演框架下以储层弹性与物性参数联合的后验概率为目标函数,同时利用地震资料高分辨处理方法提升同步反演初值的分辨率,最后用自适应变步长优化方法求解得到分辨率更高的储层弹性和物性参数。一方面本方法采用双参数弹性速度模型,与其它岩石物理模型相比,该模型能够更好的建立弹性参数与孔隙形状参数之间的联系,有助于认识孔隙形状对储层弹性性质的影响;另一方面本方法采用确定性优化方法构建反演框架和求解,与随机优化方法相比,反演速度更快、精度更高。本文提出的方法均运用实际工区数据进行了验证,从验证效果来看,本文提出的地震资料高分辨率处理方法在提升地震资料分辨率上有明显的效果;本文提出的同步反演的确定性优化方法具有很好的收敛速度和稳态效果,井曲线投上去后吻合度好,满足叠前反演要求。