本文在调研了大量国内外碳酸盐岩横波预测方法的背景之下,选择性地借鉴了其地球物理横波预测的方法和经验,并在前人基础上综合及改进,以四川AGM地区碳酸盐岩储层进行碳酸盐岩横波预测的精度分析及方法研究。AGM地区碳酸盐储层是典型的组岩溶型储层,分布在2900平方千米的台缘带,天然气储量惊人,有着很大的勘探开发潜力,但是岩溶储层非均质性都较强,地质构造十分复杂,同时缺少适用于碳酸盐岩储层勘探开发的基础理论研究。本论文正文分为六个章节,第一章前言:主要回顾了论文的研究目的及意义,简要介绍了碳酸盐岩横波预测方法的国内外研究现状;第二章详细介绍了基于岩石弹性参数的预测流程,并对岩石物理模型参数设定及影响因素进行相关探究;第三章主要介绍了自适应Xu-Payne模型法,从经典的Xu-Payne模型到改进后的Xu-Payne模型,反演孔隙纵横比来进行相关的横波预测及精度分析;第四章介绍了BP神经网络在实际工区的应用效果,并针对BP神经网络的局部最优解问题进行算法上的改进,采用BFO细菌觅食算法进行结合;第五章介绍了研究工区区域概况,并对基础数据集进行了研究与分析,主要包括基础数据集统计学分析、岩石物理交会图分析及模型评估方式,最后对三种模型预测结果进行对比分析;第六章为结论,总结了相关研究成果及认识,并提出下一步的研究建议。本文取得了以下主要成果:(1)论文取得了丰富的理论研究成果,总结了常用碳酸盐岩横波预测的方法,并在传统方法上进行了改进。(2)将改进的Xu-Payne模型的孔隙纵横比由反演获得,从而在整体模型中达到自适应的效果,对于单井的横波速度信息预测有着非常大的优势。(3)利用仿生算法加入到BP神经网络算法中,对于最终结果的精度以及模型训练效率皆有较高提升。