随着海上油气资源勘探开发逐步向深海发展,超压区域中的油气勘探开发逐渐增加,钻前异常压力预测逐渐成为油气勘探开发中的关键环节。准确的异常孔隙压力预测在油气资源的勘探、油气田的开发以及油藏工程等领域中具有重要意义。目前孔隙压力预测方法主要是建立在单一地球物理参数与孔隙压力（或有效应力）之间的经验关系之上,而异常孔隙压力不仅成因复杂,且受到区域构造背景、沉积特征等多种因素的影响,单变量模型往往不能够充分描述孔隙压力的复杂变化;同时,由于对压力成因及其影响因素认识限制,以及用于孔隙压力预测的数据资料（测井、地震资料）的局限及误差,使得孔隙压力预测具有较强的不确定性。为此,论文开展多变量孔隙压力预测与不确定性分析方法及应用研究。论文基于岩石物理实验数据和测井资料的分析,明确了岩石纵波速度与有效应力和孔隙度之间存在复杂的多变量关系。针对具有明确函数形式的参数化模型难以准确反映有效应力与速度、孔隙度和泥质含量之间复杂非线性关系的问题,论文开展了非参数化有效应力模型研究。进而在非参数化多变量有效应力直接变换模型的基础上,应用机器学习算法,提出一种基于机器学习算法的多变量孔隙压力预测方法,提高了测井多变量孔隙压力预测精度。在此基础上,开展基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法研究,建立了三维地震多变量孔隙压力预测方法技术流程,提高地震孔隙压力预测精度;同时,为了提高三维空间岩石速度、孔隙度及泥质含量三个变量的求取精度,开展了地震叠前同步反演应用研究,提高地震多变量孔隙压力预测所需的纵波速度场及用于构建上覆应力场的密度场精度,开展了基于梯度提升算法的多地震属性变换方法研究,为三维地震多变量孔隙压力预测提供高精度的岩石孔隙度场和泥质含量场。其次,为定量分析地震多变量孔隙压力预测的不确定性,论文开展了基于地质统计协同模拟方法的地震多变量预测孔隙压力不确定性分析方法研究。使用基于最小/最大自相关因子变换的序贯协同模拟算法,生成大量用于预测岩石物性变量实现,结合基于机器学习的地震多变量压力预测方法获取多组预测孔隙压力实现,进而估算预测压力的分布,使用95%置信区间表征预测压力不确定性。最后将上述方法及流程应用于研究区三维孔隙压力场的预测及其不确定性分析。论文取得的主要研究成果如下:1)通过对岩石样品实验数据中速度-有效应力关系的拟合结果分析,对于有效应力项,Eberhart-Phillips模型采用的线性函数与指数函数叠加的函数形式适合砂岩地层,而Sayers模型采用的幂函数形式则适合泥岩地层,因而两个参数化模型的具体函数形式包含对岩性的假设。使用非参数化模型去除了具体函数形式的限制,因而能够更加准确地描述岩石物性与有效应力之间的变化关系。2)在非参数化有效应力模型的基础上,提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。应用机器学习算法需要较大量的训练数据,而实测压力数据点往往很少,难以满足训练数据需求,使用正常压实段的有效应力数据代替实测数据构建训练数据集能够解决实测数据不足的问题。在进行数据集归一化时,由于孔隙度与泥质含量数据分布不均衡的特点,使用分位数归一化方法比使用最大最小值归一化方法更有效。通过对比不同井上不同机器学习算法的超参优化的结果,可以推断相同地质背景的几口井可以采用相同的超参组合。相较于多层感知机、支持向量机和梯度提升算法,随机森林算法在测井孔隙压力预测中取得了更好的效果。孔隙压力预测精度与机器学习算法的拟合优度和泛化能力相关。相较于确定性模型方法,基于机器学习模型的预测方法能够给出更加准确的异常压力起始深度。3)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法,该方法利用叠前同步反演获得速度场和用于计算上覆应力的密度场,利用多地震属性变换获得孔隙度与泥质含量场,进而在每个CDP点上应用基于机器学习模型的多变量预测方法。在进行地震多变量孔隙压力预测时,由于计算量较大,使用预测精度接近的梯度提升算法代替随机森林算法能大幅度减少运算时间和运算占用的系统资源。在进行非欠压实成因压力校正时,由于仅能获得井位上的压力卸载指数U,因而需要使用克里金插值获得区域上卸载指数的分布。井旁预测压力与井上实测压力的误差分析以及压力场的沿层切片分析表明,该方法不仅能够给出准确的预测压力,且预测压力场的分布符合地质背景趋势。4)地震速度、孔隙度和泥质含量之间具有相关关系,需要使用协同模拟来重现变量之间的相关关系,多变量的协同模拟算法复杂、效率低,本文使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法实现了地震速度、孔隙度和泥质含量的协同模拟,利用多组变量的实现,使用基于机器学习算法的孔隙压力预测方法获得预测孔隙压力的多组实现,进而估算空间中预测孔隙压力的分布。使用该方法能够获得预测压力的置信区间,表征预测压力的不确定性。论文取得的主要创新点如下:1)提出了一种基于机器学习算法的测井多变量孔隙压力预测方法。该方法在有效应力的非参数化变换基础上应用机器学习算法进行测井多变量孔隙压力预测。2)提出了一种基于机器学习算法的地震多变量孔隙压力预测方法。该方法在叠前同步反演和基于梯度提升算法的地震多属性变换方法的基础上将基于机器学习的多变量预测模型应用于地震资料孔隙压力预测。3)提出了一种基于地质统计随机模拟的多变量孔隙压力不确定性分析方法。该方法使用基于最小/最大自相关因子变换的协同模拟算法和基于机器学习的压力预测方法模拟预测孔隙压力获得多组预测压力实现,估算空间点上孔隙压力的分布,进而量化预测压力的不确定性。