地震属性是从地震数据中提取出的关于地震波的运动学、动力学和统计学特征的物理量。本文针对研究区的地质特征提取了12种地震属性。其中7种瞬时属性、4种振幅属性和1种功率谱属性。通过利用单属性分析技术对研究区A沉积物的岩性和粒度进行初步预测，得到了研究区的砂体展布情况和物源方向。　　地震单属性分析虽然应用方便，但是精度较低。所以，为了进一步对储层分布预测和对储层物性参数进行研究，应用地震属性优化技术对提取的地震属性进行优化分析。本文中应用主成分分析法和地震属性选择的方法对12种地震属性进行优化和选择。通过优化达到了对地震属性降维，减少干扰和缩短计算分析时间的目的。　　研究A区处在多物源发育区，由于物源的交汇使得成藏关系复杂，有利储层预测困难。所以应用属性分析技术对A区的物源进行了分析，属性分析结果与地震反演和砂体等厚图反映的结果相吻合。研究区B位于XX坳陷中北部，为一西断东抬的箕状断陷。研究中对B区应用统计模式识别技术和神经网络模式识别技术对所提取的地震属性进行分类识别，从而达到对研究区的储层分布、含油气性分布、储层物性等的预测。并且通过地震相分析技术以及地震正演和反演的技术的综合应用减少储层预测的多解性。最终得到了相对可靠的含油气性分布图和储层物性平面分布。