地震反射模式分析主要分析地层中不同反射元信号间的差异性,再将不同反射元划分到对应的反射模式中,从而获得目标区间的地质构造情况,为后续的油气开发提供指导意见。现有的地震反射模式分析大多是基于叠后数据的,与叠前数据相比,叠后数据在提升信噪比的前提下减少了数据量,但同时也模糊了地层中许多微小的信息,无法满足精细化解释的需求。本文直接从高维的叠前地震数据出发,通过对其进行纹理属性分析和提取,以保存地层中的微量信息。在实际的油气勘探过程中,通过测井和钻进等资料获取的有标签数据是极其稀少的,过少的有标签数据无法支持有效的监督学习;其次,传统的分析结果只能进行定性的分析,无法对其进行定量化的评估,定量分析是现阶段亟需解决的问题;叠前数据相比于叠后数据,受到噪声的影响更为明显。针对这些问题,本文围绕半监督学习、定量化评估以及空间信息等进行研究,提出相应的解决方法,文章的具体工作与创新总结如下:1.针对地震勘探中先验知识过少,无法进行有监督学习的问题,本文提出了一种具有全局优化的半监督学习方法,该方法在自组织映射神经网络的训练过程中引入了标签信息,利用它们辅助无标签数据来提升学习器的训练效果,该方法同时优化了网络神经元到地震反射模式间的映射关系,解决了自组织映射神经网络的局限性,降低了模式指派的混淆。2.传统的地震反射模式分析方法无法对结果进行定量化的评估,而定量分析是结果是否可靠一个重要依据,基于这一现状,本文利用概率神经网络,分别计算了各地震反射元对反射模式的隶属度,基于这一结果定义了三个用于进行定量评估的度量指标,从不同角度提供了对结果的判断依据。3.为解决噪声对叠前地震数据的影响,本文通过分析地层的连续性,引入了先验的空间信息,以约束反射元的模式指派过程,这一方法通过分析先验信息在空间上的传递方式,以概率的形式修正了基于数据驱动的结果,降低了噪声对叠前数据的影响,使得最终的模式分析结果与实际地层情况更加吻合。本文将所提出的一系列方法和传统的方法应用于人工合成数据和实际工区数据,通过对比证明了所提出方法的优越性。