复杂油气储层的饱和岩石由固体矿物基质、干燥孔/裂隙空间及流体填充物共同构成,有效预测其储层含油气性及总有机碳含量是地震储层预测的关键。因此,本文围绕储层含油气性及总有机碳含量等“地质甜点”参数的地震预测问题展开系统的研究。叠前地震随机反演是获取高分辨率储层含油气性与总有机碳含量等“地质甜点”参数的有效手段之一。基于贝叶斯推断的随机反演方法能够很好地描述模型参数的空间相关性及随机性,在反演的过程中融入大量的测井数据,相对于确定性反演,地震随机反演往往具有更高的垂向分辨率,且能同时模拟出多个等概率的模型参数,有利于反演结果的不确定性量化。本论文主要开展两方面研究工作:一、基于AVO随机反演的油气甜点预测方法;二、基于AVO随机反演的总有机碳含量（Total Organic Carbon,TOC）预测方法,具体如下:岩石物理指导下地震随机反演是实现储层含油气性定量预测的有效方法。本文从Biot-Gassmann孔隙弹性理论出发,分析了Yin等提出的固液解耦AVO反射系数近似方程的精度。首先,我们推导了孔隙度、基质模量、密度及流体体积模量等参数定量表征的非线性地震AVO反射特征方程,分析了待反演模型参数的反射率对地震AVO反射特征的影响和反演可行性;基于此,在贝叶斯框架下,假设待反演模型参数的反射率服从混合高斯概率密度分布,采用马尔可夫链蒙特卡洛随机模拟算法求解混合后验概率密度分布函数,实现了孔隙度、基质模量、密度及流体体积模量的概率化随机模拟,提高了模型参数的反演不确定性量化和地层分辨能力。通过模型测试和实际资料表明,多条Markov链的协同优化可以实现模型参数后验概率密度分布的高效模拟,有助于分析反演不确定性,流体体积模量的不确定性＞岩石密度＞岩石基质等效模量＞孔隙度,为地震储层表征和孔隙流体的直接检测提供了理论支撑。基于统计岩石物理模型和精确Zoeppritz方程,本文提出了一种基于MCMC随机采样的储层物性参数和TOC直接反演方法,实现了总有机碳含量、孔隙度及泥质含量等参数的同步预测,避免了TOC间接反演方法中存在的误差累计现象。利用统计岩石物理模型推导总有机碳含量、孔隙度及泥质含量等参数定量表征的地震AVO反射系数方程,且通过理论地层模型验证了该方程的有效性和实用性;相比常规线性化的AVO反射系数方程,该方程能够更好地适用于大入射角和模型参数变化剧烈的情况;基于Metropolis-Hasting随机采样算法实现了孔隙度、泥质含量及总有机碳含量的概率化推断;通过模型测试验证了方法的有效性和抗噪性,将其应用于我国东部某油田的砂泥岩油气检测与南部某页岩探区的实际资料处理,流体体积模量及总有机碳含量TOC的随机反演结果与测井解释吻合较好,进一步说明了该方法对复杂储层“地质甜点”预测具有重要理论意义及实用价值。