随着勘探要求的不断提高以及实际工区地下地质条件的复杂化,利用叠前地震数据进行AVO分析和流体识别的过程中所存在的问题也日益突出,主要表现为:（1）人工进行整个工区的AVO类型识别工作量较大、耗时较长、人为干扰因素较多,识别准确性较为依赖研究者自身的经验;（2）单一流体识别因子往往在流体识别过程中多解性较强。针对上述两个问题,本文首先利用叠前AVO反演求得各类弹性参数体,然后在此基础上引入随机森林算法先后实现对L地区的AVO类型自动判别以及多种流体识别因子融合,从而提高AVO类型判别的效率及准确率,降低单一流体识别因子所带来的不确定性等负面影响。主要研究内容及认识如下:（1）详细地介绍了随机森林算法的基本原理及构建方法,根据泰勒中值定理和麦克劳林公式对决策树构建过程中的节点分裂算法进行了简化,并利用模拟数据和实际数据分别对随机森林算法的分类性能进行了试算检验,为AVO分析和流体识别提供了理论依据。（2）利用叠前AVO反演求取了弹性参数体。首先根据L地区的实际叠前地震数据对部分叠加角道集进行构建并处理,然后凭借标准化、横波估算等方法优化测井信息,再利用井震标定等手段在反演前建立良好的井震关系,最后以井震一致性等质控方法对反演结果进行效果分析。结果表明,叠前AVO反演所求得的弹性参数体较为准确,能够为利用随机森林算法进行AVO分析和流体识别奠定输入参数基础。（3）搭建了基于随机森林算法的AVO类型判别整体框架。首先基于L地区的实际测井数据构建速度密度模型并利用Shuey近似式对其进行多项式拟合,然后从拟合的多项式中提取AVO曲线形态特征参数并将其作为随机森林算法的训练集,最后引入随机森林算法对叠前地震数据中所提取的相应的AVO曲线形态特征参数进行决策树判别,从而确定该地区目的层顶部各点的AVO类型。通过与近似支持向量机算法的应用效果对比可以看出,随机森林算法在判别过程中所需特征属性较少,计算时间较短,泛化性较强,在L地区具有更高的适用性。（4）建立了基于随机森林算法的多流体识别因子融合流程。首先基于测井、岩石物理资料构建并优选四种敏感性流体识别因子,然后通过该地区实际测井数据和反演所得弹性参数体分别计算相应流体识别因子并制作训练集和预测集,最后利用随机森林算法对多个包含不同特征属性的流体识别因子进行融合,从而达到精确刻画储层含流体性质的目的。结果表明,该方法的预测信息与测井资料较为吻合,说明其能够降低单一流体识别因子所带来的不确定性、多解性等负面影响,提高储层流体识别的精度。