近年来神经网络的快速发展,推动了深度学习在社会中的广泛应用。现在深度学习已经应用在各行各业,极大地推动了社会生产力的发展。随着石油勘探技术的发展,现在对断层识别有了更高的要求。研究人员在进行断层识别时使用传统算法居多,如蚂蚁追踪、相干算法和地震曲率断层检测技术等。但近几年的研究方向逐渐向深度学习方向偏移。利用深度学习技术进行断层识别已经成了未来地震数据处理的研究趋势。由于中国地势复杂,给地震数据的收集工作增加了许多的困难,研究人员在复杂地势下也很难顺利的展开勘探工作。本文设计了一个时空预测模型,根据有限的资源和数据,对未能勘探到的地区进行地震数据预测,得到预测后的地震数据再进行断层识别。本文主要利用机器学习技术,对地震数据预测和断层识别问题展开研究,研究内容如下所述:对于断层识别问题,我们对经典网络U-Net进行改进。为编码器的卷积块重新设计了一种多分支的并联结构M-block（Multi-branch block）。它可以捕获多尺度上下文信息,并且多分支的并联结构会带来高性能收益。此外,在解码器部分加入了Self-Attention块和注意力门控机制,这种改进可以弥补CNN（Convolutional Neural Networks）网络局部性的缺点。Self-Attention通过对输入特征上下文的加权平均操作,使注意力模块能够灵活地关注图像的不同区域。更重要的是,它可以克服卷积网络局部性的局限性,为卷积神经网络带来更多可能性。改进的网络将传统卷积中的权值共享的优点和Self-Attention动态计算注意力权重的优点相结合,充分提取图像的特征,并在实验中提高了断层识别的精度。地震数据预测也是时空预测的一种,对于地震数据预测问题,建立了一个时空预测模型对地震数据进行预测。随着深度学习的发展,时空预测学习有许多应用,例如断层识别、气象预测和人类姿势预测等。将连续数据问题描述为一个时空序列预测问题,其中输入数据和预测目标都是时空序列数据。在多步时空预测中,随着步长的增加模型提取的特征会越来越不准确,导致图像出现模糊现象。基于上述讨论,设计了SIM块和LIM块来克服这种困难,SIM块将当前输入与隐藏状态进行交互,用来更新当前输入和隐藏状态,捕捉瞬时状态中的重要部分。LIM块将隐藏状态与记忆细胞进行交互,用来更新记忆细胞和隐藏状态,通过注意力块和多尺度特征提取来捕捉深层语义信息。在Conv LSTM加入SIM块和LIM块,从而提出了IM-LSTM网络框架,并用它建立了预测问题的端到端的训练模型。实验证明了该模型的有效性和灵活性。在两个数据集上的实验证明了该模型能够预测一个清晰的未来,且具有一定的泛化性。在两个数据集上的指标LPIPS均有所提高。以上两方面问题均有进行实验来验证猜想。经对比得出结论,本文基于地震数据预测问题提出的IM-LSTM网络,在Moving MNIST数据集和三维地震数据集上表现较好;基于断层识别问题提出的改进U-Net网络在预测帧和Wu的测试数据集上相其他模型能更准确地识别断层,表现良好。