地震多属性变换预测测井储层物性是一种结合地震勘探与测井数据的综合分析方法。该方法通过提取地震数据中的多种属性（如振幅、频率、相位等），建立地震属性与测井储层物性参数（如孔隙度、渗透率、含油气饱和度等）之间的数学关系模型，从而实现对储层物性的空间预测。这一技术充分利用了地震数据的横向连续性和测井数据的高精度垂向信息，能够弥补单一数据源的局限性，提高储层描述的准确性。通过机器学习、多元统计或神经网络等算法，可以优化地震属性与测井参数之间的映射关系，为油气藏勘探与开发提供更可靠的依据。该方法在复杂储层预测、非常规油气藏评价及老油田挖潜等领域具有广泛应用前景，能够有效降低勘探风险，提高油气田开发的经济效益。