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孔隙度是描述储层品质的一个重要参数，对生产开发和储量估计具有重要的意义。岩石孔隙度和地震波速度之间存在着内在联系，利用地震和测井数据反演井间孔隙度值是储层预测的主要内容之一。文章探讨了单属性和多属性多元线性回归法、神经网络法、几种克里金法、随机模拟法等多种孔隙度反演方法的基本原理、特点和适应条件，并分析对比了孔隙度预测方法在川西BMM构造陆相碎周岩储层的应用效果。结果表明，在川西地区岩性变化快、砂岩储层非均质性强、孔隙度值变化大的地质条件下，多属性法优于单属性法，数据驱动的克里金法和神经网络法预测效果又优