目前,地震相结构的划分和识别主要依靠人工,使分辨地震波的几何形态和反射特征过程中受主观因素影响过多,准确性普遍不高。所以论文尝试实现一个自动化的地震相识别方法,以避免主观识别的影响,提高识别准确率。论文的主要工作内容包括:第一部分,建立拥有数个地震相结构的数据集,在该数据集的基础上,对比了卷积神经网络和深度置信网络在地震相结构识别方面的准确性。第二部分,通过调整卷积神经网络的结构、参数与方法,得到一个分类精度较高的卷积神经网络模型。第三部分,基于该卷积神经网络模型,在地震剖面图像上,采用遍历和区域标记方法,对地震相结构进行识别和定位。论文利用建立的地震相结构数据集,最终形成了一套基于卷积神经网络技术的地震相结构定位识别方法,并通过实验说明该方法是有效且稳定的。