本文研究了多孔弹性岩石物理特性反演各种地震粘弹性属性的灵敏度,其中包括波速度、质量因子和密度。考虑的是一个广义的动态孔隙弹性模型,对此模型的分析结果适用于在很宽的频率范围内的大多数岩石模型。反演算法采用了一种叫做邻域算法(NA)的定向蒙特卡罗方法来实现半全局优化。此方法只需要两个控制参数:每次迭代生成的模型数量和Voronoi单元的重采样大小。通过使用孔隙弹性正演模拟计算的粘弹性属性作为反演代码的输入,反演孔隙弹性参数,比如孔隙度、固相骨架特性、孔隙流体特性和饱和度。我们使用的灵敏度研究表明,最好构建出一个有足够输入数据的反演系统,来获得准确的反演值。然而,由于多孔弹性参数的数量庞大,对整个多孔弹性参数集的同时反演是一个难题。因此,通过对流体特性和固相特性参数值做出适当假设,我们将敏感性试验限制在估算特定的多孔弹性参数上。在利用测井资料或区域地质知识进行了现实的先验条件假设后,我们发现:只要有足够的输入数据,固相骨架特性参数的预测值是准确的;渗透率或孔隙流体饱和度预测值的准确性很大程度上取决于衰减数据的使用;流体体积模量可以精确反演,而流体其他特性的灵敏度较低;在先验条件中引入误差,会线性地改变反演值,但不显著;通过对地震输入数据的误差分析,可知反演系统稳定时,如果输入数据是错误的,需要增加更多的输入数据来获得准确的估计。