速度是地震勘探中的重要参数,其准确性和精度对于揭示地下复杂构造油气藏的位置和潜力至关重要,而传统速度建模方法已无法满足当前精细化勘探的需求。FWI（Full Wave Inversion,全波形反演）是目前建模精度最高的方法之一,但其目标函数通常具有强非线性,导致该方法易受初始模型影响而陷入局部极小值,同时实际地震资料中常存在的低频缺失、低信噪比及复杂近地表条件则进一步加剧了此问题,高昂的计算成本更是限制了FWI的应用。深度学习凭借其在海量数据挖掘和特征自适应提取方面的优势,已逐步应用于地震数据降噪、初始速度建模、低频延拓以及低成本速度反演等多个环节,并取得了显著成效,极大提升了处理精度及效率,但也面临着可靠标签不足、参数优化困难、特征提取不够准确、网络架构选取不合理等问题。本文以速度反演为核心,聚焦深度学习方法,针对随机噪声压制网络缺少可靠标签、初始速度建模网络优化困难、低频延拓网络特征提取不够准确、速度反演网络架构选取不合理等问题开展研究,取得以下研究进展:（1）提出了基于自监督3-DPCNN（3-D Partial Convolutional Neural Network,三维部分卷积神经网络）的地震资料随机噪声压制方法,引入伯努利采样作为自监督学习的辅助任务,避免了对显示监督信息的需求,有效压制三维随机噪声,提高了地震资料的信噪比;给出基于MLPCC-MLMAE（Mean of Local Pearson Correlation Coefficient-Mean of Local Mean Absolute Error,局部皮尔逊相关系数均值-局部平均绝对误差均值）的早停策略,降低了自监督3-DPCNN的计算成本;（2）发展了基于CNN-LSTM（Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory Network,卷积神经网络-长短期记忆网络）的初始速度建模方法,综合运用Kaiming正态初始化和引入冻结因子的MSE（Mean Square Error,均方误差）损失函数,改善了深度神经网络的优化过程,获得了较好的泛化能力,实现了对RMS（Root Mean Square,均方根）速度和层速度的合理估计,提高了地震数据处理效率以及FWI的反演精度;（3）给出了基于相关性约束E-DNet（Encoder-Decoder Network,编码器-解码器网络）的低频延拓方法,引入相关性损失促进了对有效特征的提取,延拓的低频分量能够有效缓解FWI的周期跳跃现象,提高了反演精度,也降低了对初始速度模型的依赖程度;（4）针对训练数据对有限的情况,构建了合理的轻量级Bi In Net（Bilateral Inversion Network,双向反演网络）架构,提出了基于轻量级Bi In Net的实时地震速度反演方法,具备计算成本低、反演精度高、推理速度快、对随机噪声具有一定程度的鲁棒性等优势,引入迁移学习改善了Bi In Net的泛化能力。以上研究成果,对于提升地震数据质量、降低反演非线性、改善速度反演精度、提高速度反演效率、减少计算成本以及推动高精度速度建模技术的应用与发展具有重要意义。