地震资料解释及反演是用来获取地下介质构造特征、沉积特征、储层参数等信息的重要技术手段。近年来,人工智能领域的深度学习技术在图像识别与分类、自然语言处理等方面取得了很多突破性进展,也开始被用来解决地球物理勘探问题。本文利用深度学习技术,对地震资料解释及反演中的复杂储层横波速度预测、层位解释、波阻抗反演等重要环节进行了深入研究。横波速度是叠前反演的关键参数,但由于测量成本较高,大多数井缺乏实测的横波速度。经验公式和岩石物理分析方法是获取预测横波速度的主要途径,但由于这些方法常常需要一定的假设条件,当面临复杂储层时,横波速度预测的精度和效率都会受到一定的影响。本文以复杂致密白云岩储层为例,分别研究了利用深度全连接神经网络（FCNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）从常规测井曲线中预测横波速度的两种方法。FCNN模型训练速度快、灵活性强,LSTM模型适合处理序列化数据、稳定性高,两种模型均具有很强的非线性拟合能力和泛化能力。这两种方法首先通过交会和相关分析进行特征选择,获取模型的输入特征向量,并从工区内选择具有实测横波的井数据创建训练集,然后分别构建和训练用于回归拟合的FCNN和LSTM模型,最后将训练好的模型用于其他井的横波速度预测。在测试数据上的预测结果表明,两种方法对复杂储层的适应性好,横波速度预测的精度和效率比常规的岩石物理方法和机器学习算法有显著提高。地震层位是构造分析、属性分析、地震反演的基础资料。层位解释可分为人工解释和层位自动解释两类方法。人工解释地震层位是非常耗时的过程。常规的层位自动解释算法可以有效提高地震层位解释的效率,但是在具有复杂地震反射特征目标层,这些自动解释算法的解释精度容易受到限制。本文研究了利用深度学习技术解释地震层位的方法,该方法将地震层位解释转换为图像分类任务,利用深度卷积神经网络（CNN）实现单个或多个层位的自动解释。该方法利用固定大小的时窗对具有人工解释层位的若干地震剖面进行扫描,生成一系列小图片作为训练集的输入数据。根据每个图片的中心采样点与目标层位的位置关系,给这些图片赋予相应的类别,作为训练集的标签数据。然后构建并训练深度CNN模型,用于对地震数据体中的采样点进行逐点分类,实现地震层位的解释。在测试数据上的应用结果表明,该方法对单个和多个层位解释的结果均与人工解释的结果非常吻合,但效率有显著提高。和常规自动解释方法相比,该方法在保证追踪效率的同时,明显提高了在复杂反射特征条件目标层位解释的精度。此外,该方法对样本特征的依赖性不强,用具有简单特征的样本训练模型,也可以在复杂特征条件下准确的解释目标层位。深度学习技术在地震波阻抗反演领域的应用目前仍然处于探索阶段,大多数研究是以监督学习的模式构建深度神经网络进行波阻抗反演。这类方法需要大量实测波阻抗作为训练样本的标签才有可能获得较好的反演结果,严重制约了深度学习法在波阻抗反演中的应用。本文研究了在半监督学习模式下,利用深度学习技术进行叠后地震波阻抗反演的方法,并设计了可用于波阻抗反演的一维深度卷积神经网络INVNet模型。该方法最大的优势是训练样本不需要标签数据,突破了常规方法利用深度学习技术反演波阻抗的限制。INVNet的输入是原始地震数据和低频信息,输出被定义为波阻抗。利用模型输出的波阻抗和子波生成合成地震数据,把合成记录与真实地震数据之间的误差作为波形损失函数,同时把模型输出的波阻抗和低频数据之间的误差作为低频约束损失函数,分别给这两个损失函数项分配了不同的权重系数用于构建模型的目标函数对模型进行训练。此外,在INVNet模型中增加波阻抗硬约束项以保证半监督学习模式下模型训练的正常进行和快速收敛。在Marmousi正演模型上的应用结果表明,该方法可以实现波阻抗的精确反演,提高反演效率,且不同的损失函数权重系数对反演精度有一定的影响。在实际地震资料的应用中,相比于常规叠后波阻抗反演,该方法的反演结果分辨率更高、横向连续性更好,与井上实测的波阻抗更加吻合,可以有效提高波阻抗反演的精度和效率。