叠前AVO反演通过研究反射振幅变化规律与储层弹性参数之间的关系，可以从叠前道集资料中提取丰富的储层弹性参数信息，然后，以岩石物理为桥梁，将弹性参数转换成储层参数，从而进行流体识别及油藏描述。由于AVO三参数反演通常是病态的，传统反演方法需要去掉密度项或施加“硬”约束，采用两参数方程进行估计，以达到稳定反演问题的目的，但同时也引入了较大误差。为了权衡提高反演问题的稳定性和反演信息的损失程度之间的矛盾，将贝叶斯AVO三参数反演方法不断进行改进，使其能在保证反演稳定性的同时，进一步提高叠前反演结果的可靠性和适应性。通常采用Gauss先验分布对模型参数进行一致性加权，可以提高三参数AVO反演问题的稳定性，但反演结果的分辨率相对较低；采用Cauchy长尾巴分布作为一种稀疏约束条件，该约束分辨率相对较高，但这种先验约束是建立在AVO三项参数不相关的假设前提之下，而实际属性参数之间又恰恰存在着一定的相关性，通过去相关处理又会引入理论误差；本文通过引入多元Cauchy概率分布的概念，对反演过程进行有效约束，提高了反演结果的可靠性。对于AVO三参数之间的相关信息则通过对测井数据的精细分析，得到目标区三项参数的岩石物理统计关系，建立尺度矩阵融入到反演过程中。基于三元柯西分布约束的AVO地震参数反演方法是充分结合了测井、地质等先验信息约束的最大后验反演过程，将目标区的岩石物理分析研究成果作为约束条件纳入到反演过程，提高了三项AVO反演的有效性和可靠性，该方法计算效率较高，在模型测试及实际应用中已经取得了一定的成果。叠前地震反演是以叠前道集的AVO特征为基础的，但通常情况下，叠前地震资料中存在剩余时差，使反演的精度降低。为了正确提取AVO信息，须消除剩余时差，校平同相轴。本文初步探讨了基于S变换的剩余时差校正方法，该方法通过对地震信号进行时频分解，提取同一地震道在不同时刻的采样点的剩余时差，并在信号重构时将其消除，该方法的优势是剩余时差的确定与剩余速度无关。理论模型和实际数据处理结果表明，本方法消除剩余时差效果较好。