经过多年的发展,地震反演已经成为油气地震勘探的核心技术之一,通过反演技术可以便捷、高效、稳定地获取地下地层的弹性、物性等参数。AVO反演是地震反演的一个重要组成部分,是获取地层参数的有效方法。反演问题中,反演结果的病态性是需要解决的主要问题。本文旨在提出有效的AVO反演方法,从而减小反演过程中产生的参数估计误差,提高三参数反演问题的稳定性,并适用于油气藏的识别。AVO就是利用振幅随炮检距的变化规律估算储层岩石及流体的性质并进行油气预测的一种工具。AVO技术的基础理论是Zoeppritz方程,但传统的反演技术是基于这个非线性方程的各种线性或拟线性近似。本文在前人研究基础上使用了一种更加精确的Zoeppritz方程近似式用于反演研究,并有效估计纵波速度、横波速度和密度等地层参数。该公式中提到的纵横波速度比便于迭代且可以用来识别油气藏。为了有效减少AVO反演过程中的病态问题,提高横向界面连续性与空间的纵向分辨率。本文在全变差优化反演算法基础上,提出了基于边界约束的阻尼最小二乘混合算法对目标函数进行约束求解。外部使用传统且有效的线性化AVO反演,通过构造雅可比矩阵并更新模型,内部通过非线性迭代方程来细化数据。数值实验表明,这种方法是可行的,并取得了一定的实际效果。