流体模量可以用来确定流体类型，基于地震波振幅进行储层流体模量反演是一个挑战性任务，尽管地震振幅与储层流体特征有关，但振幅强烈受到储层骨架特性的影响，因此，直接求取流体模量的变化是很困难的。国外有很多学者开展此方面的研究工作，传统的方法是利用AVO属性叠加求得的截距和梯度来换算孔隙内的流体因子，但效果不佳，因此，如何利用在双相介质中的反射系数与饱和岩石中流体弹性参数的关系，基于AVO反演技术来提高随机流体模量的概率密度函数的反演精度是亟待解决的问题。 首先，论文讨论了与弹性模量相关的AVO地震反演三种近似模型公式：Goodway拉梅常数分析、Xu和Bancroft近似和Gray近似。以饱和砂岩为例，分含油、含水、含气三种情况假定地震纵波速度，入射角在0-45度范围内变化时，对Goodway近似公式、Xu和Bancroft近似公式和Gray近似公式分别进行了反射系数模拟。在固定入射角情况下，以在一定范围内变化的纵波速度模拟出反射系数和饱和岩石体积模量的交绘曲线，比较三种近似公式中岩石体积模量对反射系数的敏感性。分析结果表明，Xu和Bancroft近似公式不仅岩石体积压缩模量对反射系数比较敏感，而且当入射角在0-45度范围内变化时有较高的精度。最终选取Xu和Bancroft近似公式作为利用反射系数反演地下饱和岩石体积压缩模量的模型公式。 然后，以随机反演的思想在Gassmann方程的基础上推导出了以饱和岩石体积模量反演其中流体模量的概率分布的模型公式，并对其进行了试算。通过对饱和岩石中各弹性参数假设一定范围计算出饱和岩石体积模量ks，代入概率密度方程反演出流体体积模量kf的概率分布。在试算过程中，以不同的参数组合作为先验信息，成图分析其概率曲线，比较概率分布图中最大似然估计值与先验kf值的差异。通过分析比较，随机流体模量反演模型具有较好的精度，而且当给定的先验信息越丰富准确时，反演结果精度越高。同时，分析结果表明孔隙度ψ是先验信息里最为关键的参数，对整个反演结果有着决定性的作用。当给定的先验信息包含孔隙度ψ时，反演结果和理论值比较接近，反之则相反。随机流体模量反演是论文的核心部分，也是论文研究的重点和创新点。 在对弹性参数经验估计的基础上，以通过Xu和Bancroft近似公式模拟的反射系数对饱和岩石体积模量ks进行约束，求得范围更小更准确的岩石体积模量ks，代入随机流体模量反演模型计算出流体体积模量的概率分布。计算结果表明：加入AVO反射系数约束的随机流体模量反演相比以参数估计进行随机流体模量反演精度更高，反演的最大似然估计值更接近于先验假设的流体模量kf，且最大似然估计所对应的概率值更大，说明了反演结果更可靠。 通过本论文的工作，验证了利用AVO直接对地下流体模量概率分布进行反演是可行的，效果较好，同时也得出了一些具有指导意义的结论，为进一步的研究工作奠定了基础。