微地震监测技术利用观测仪器接收微小震级地震信号,通过预处理（去噪、事件到时拾取）、震源定位和震源机制反演等微地震处理和震源反演方法,描述地下岩体破裂的时空展布和力学性质。基于安全生产、产能提升、环境保护等因素,微地震监测技术被广泛应用在矿山开采、水库监测、火山监测、水力压裂以及二氧化碳封存等领域。精确的微地震数据处理和震源反演方法是微地震监测技术的基础,对微地震监测结果有重要的影响和意义。因微地震原始信号信噪比低以及处理、反演算法本身精度限制,微地震数据处理和震源反演方法面临一系列问题:（1）预处理过程中,传统滤波器往往不能有效地将微地震事件从噪声中分离;经典的微地震事件拾取方法容易受到噪声干扰而无法获得准确的微地震事件到达时间。（2）定位方面,噪声信号、微震事件拾取误差以及速度模型误差等因素均可能造成定位精度下降。（3）震源机制反演精度依赖数据质量和前端处理结果（如事件初动极性判断、事件定位结果等）,前端处理流程精度不高可能导致错误的反演结果。近年来随着深度学习领域的飞速发展,该技术在信号去噪、微地震事件拾取、震相识别和图像分类等方面展现出极大的潜力。基于上述问题,结合深度学习技术的特点与优势,本文将讨论基于深度学习的微地震数据处理和震源反演方法,旨在提高微地震数据处理和震源反演方法的精度及稳定性。针对去噪问题,本文提出了一种基于残差学习的方法压制微地震信号中的随机噪声。该方法的特点在于利用卷积神经网络预测原始数据中的噪声信号而不是事件信号（即残差学习）,再利用原始信号与预测噪声信号的差值作为去噪结果。对比实验结果表明与其他方法相比该去噪方法的效率更高、效果更好。针对微地震事件到时拾取问题,本文提出了一种基于特征提取和深度信念网络相结合的微地震事件提取和震相识别方法,不仅实现微地震事件的自动拾取和震相识别,还通过对地震数据进行特征提取减少了神经网络的复杂度和训练集数量,提高了训练效率。经过数值模拟和实际数据测试,所提出的方法拾取精度高且对噪声干扰具有一定的鲁棒性。针对定位问题本文提出了两种定位方法,第一种方法为基于深度学习的微地震震相识别与振幅叠加相结合的自动定位方法,利用单震相微地震数据进行定位。该方法可自动识别微地震事件震相,将定位方法的参数搜索空间由四维（发震时刻与震源空间坐标）减少至三维（震源空间坐标）以实现自动定位,此外该方法还解决了辐射花样可能在震源处造成波形“零叠加”的问题。实验结果表明该方法定位精确且对噪声干扰、事件到时拾取精度与速度模型误差并不敏感,具有一定的鲁棒性;第二种方法为基于Resnet模型的微地震定位方法,利用全部三分量微地震数据进行定位。该方法利用训练好的神经网络将三分量地震信号映射（分类）至对应的震源位置,并且在训练网络的过程中考虑不同震源机制对微地震数据的影响。此方法的优点在于神经网络在对地震数据映射到震源位置时,利用全部三分量数据信息并且无需对地震事件的极性进行校正就可以实现震源的定位目的。方法测试过程中对训练、测试数据集加入了不同程度的噪声,测试结果说明此方法定位结果精确且对噪声有一定的鲁棒性。针对震源机制反演问题,本文提出了两种震源机制反演方法。第一种方法是基于Resnet的震源机制反演方法,该方法在有先验信息的约束下可不依赖震源定位结果对震源机制进行反演。经过实验分析,训练好的网络模型对测试数据的预测准确率为99.06%。第二种方法是基于SMIRnet的震源机制反演方法,此方法在没有先验信息的约束下可对反演参数进行全空间搜索。实验结果表明网络的预测准确率为97.65%,反演结果精确,与对比方法相对比也得到了更好的反演效果。综上,本文针对传统处理与震源反演方法中存在的问题,建立了一套基于深度学习框架的微地震数据处理与震源反演流程,该流程在处理低信噪比微地震数据时获得良好的效果,提高了处理与震源反演方法的效率与精度。