在已步入工业化的当前,油气作为必要的战略物资占了举足轻重的地位。储层表征及地震解释对于油气勘探领域起到至关重要的作用。因此,如何提高开采效率并以更低的成本得到更多的资源,成为亟待解决的问题。面对着浅层油气资源越来越少的困境,人们逐渐开始尝试开发深层资源。然而面对更加复杂的地质结构以及开采难度的陡增等情况,高信噪比的数据更加难以获得。而通过对地震解释工作的算法进行优化,以较低信噪比的地震反射数据得到想要的结果,成为了研究的热点。而层位追踪和波阻抗反演作为地震储层图像解释方法里的两项重点研究对象,性能优异的研究方案能够对未来生产和研究均产生良性影响。层位追踪是地震资料解释里的基本问题。针对上述问题,通过人工方式对层位进行标注工作量巨大严重影响了标注效率,因此自动层位追踪的提出对该领域来说非常重要,国内外以深度学习、数据驱动以及特征提取等为基本方法论,提出了不同于传统基于相干或波形相似等的自动层位追踪方法,而以数据驱动为基础的方法,在面对复杂层位时仍能保证较高的准确性。波阻抗反演是地震资料解释的一项重要工作,基于测井约束的弹性波阻抗反演利用地震反射及测井等数据联合反演出与岩性相关的多种弹性参数,是近年来反演研究的热点,通过测井数据带来的约束,能够更好地区分岩性,且得到结果能与储层有更准确的对应性,目前国内外以深度学习方法进行弹性波阻抗反演的研究较为稀缺,而以数据驱动为主的深度学习能够更好地从地震反射等信息中提取有效信息构建弹性波阻抗,因此本文做了以深度学习为方法论的弹性波阻抗反演研究。1.本文提出了基于恒等快捷映射的深层卷积神经网络自动层位追踪方法。针对传统层位自动在复杂多断层层位易出现串层现象的前提下,以地震振幅反射特征为基本着手点,针对地震波形信息复杂的特点,通过深层卷积神经网络进行特征提取,以恒等快捷映射引导梯度流,解决了深层网络易发生的梯度弥散问题,更有效地将细粒度地震振幅反射特征传导到网络末端,相比传统卷积神经网络,大大加强了对层位的识别能力。本算法在较少训练数据下能够保证不错的准确性,并对于较远距离层位有不错的泛化性能。2.本文提出了基于前馈注意力机制的测井约束弹性波阻抗反演。针对测井数据本身较为稀疏的情况,而已知地震反射虽较容易取得,且相对于测井数据信噪比较低且分辨率也较低,为了提取有效的信息,使用双向长短时记忆网络在固定层深度进行过滤并提取整合,有效联结了各层的相关性,并将相距较远的各层信息捕捉并互相影响,抑制了单向梯度易弥散的情况。后续使用了前馈注意力机制,进一步计算固定深度内各层对最终拟合结果的权重影响,极大提升了弹性波阻抗的预测准确性。通过模型有效的泛化能力,将其运用到整个剖面,构建全剖面弹性波阻抗,实验验证本模型有不错的重构性能。