独立分量分析是一种将多维观测信号经过线性变换使得非高斯性最大化，从而得出具有相互独立的分量的一种新处理方法。该方法充分利用信号的高阶统计特性，能够自适应地分解出数据中相互统计独立的分量信息，挖掘出数据的主要特征，已成功应用于地震勘探的各个环节中。本文尝试将ICA技术应用于碳酸盐岩油气藏勘探中，包括基于ICA的噪声压制、储层识别、属性优化及储层参数预测技术等，为解决碳酸盐岩储层地震勘探中的技术难点提供新的解决方法。在ICA理论算法的研究方面，通过系统研究ICA技术的理论体系，对基于负熵的快速独立分量分析算法中的牛顿迭代公式及对照函数作了修改，使得修改后的算法收敛速度更快，鲁棒性能更好，硬件实现更加快速高效，为其应用于庞大的地震勘探数据提供了稳定高效的软件环境。本文对ICA技术压制叠前资料随机噪声做了系统研究，不但证明了ICA技术压制随机噪声的有效性，并首次提出了独立分量分析联合经验模态分解的去噪技术，将ICA技术应用于单道地震信号进行噪声压制，不但避免了ICA单独去噪的局限性，而且充分利用了两种技术的优点。通过模型仿真与实际资料证明，该方法具有良好的噪声压制效果，大大提高了叠前地震资料的信噪比。利用基于ICA的储层预测技术，即通过JADE算法联合广义S变换的储层识别技术，结合地震资料的地质地震条件，实现了对碳酸盐岩储层的识别，并利用基于ICA、KICA属性优化的储层参数预测技术，经模型试算及实际资料的处理与对比分析得出，基于KICA的支持向量机储层参数预测技术有效刻画出了礁滩体的空间展布特征，并能更准确地预测出礁体的储层参数分布。