河道识别是河流相储层预测的重要内容，但当河道砂岩纵波阻抗与围岩差异较小时，单纯采用叠后纵波地震资料进行河道识别难度较大。横波资料信息可有效辅助提高河道空间分布预测可靠性，但纵、横波两者的联合识别过程涉及参数选择难、主观性强、工作周期长等问题，识别效率和可靠性有待提升。因此，提出了一种基于纵波和横波地震数据联合的河道自动识别方法：首先，针对样本数据规模不足的问题，提出了基于实际资料构造解释和河道解释结果的三维河道地质模型正演样本自动生成方法，有效扩充样本数据规模；然后，设计了新的三维河道自动识别网络结构，将纵波和横波地震数据信息进行有效融合，提升了识别结果的可靠性；最后，在中国西南部某工区开展了致密气河道砂岩识别应用测试，并与传统地震属性专业分析方法和单独采用一种资料的智能识别结果进行了对比，证明所提方法识别效率和可靠性更高，验证了方法的适用性。

常规叠后地震数据通常受吸收衰减影响导致主频较低、频带较窄，分辨率低，反演预测效果不佳。因此，为得到保真、保幅的地震数据，提高分辨率，提出一种改进的Q值提取和反Q滤波方法。首先，在Q值提取方面，针对因薄层调谐效应导致提取的子波振幅谱偏离实际情况影响Q值提取精度的问题，引入了完备集成经验模态分解（CEEMDAN）方法，通过对对数振幅谱分解和重构，消除反射系数的干扰，以获得去除调谐效应的子波振幅谱，并结合能量谱质心频移法，获得更高精度的Q值；然后，在反Q滤波方面，优化了时变增益稳定因子法的振幅补偿函数，克服了对密度的依赖性，获得了更稳定的反Q滤波结果。实际资料的处理结果表明，文中方法能够获得保真、保幅的高分辨率叠后地震数据，为研究区的后续勘探开发提供了可靠的资料基础。

智能地震速度反演是当前地震勘探中的热点、难点,然而复杂的深度学习网络结构对硬件设备的算力要求较高，限制了模型在数据量大与时效性要求高场景中的应用。为了解决上述问题，根据特征工程和模型轻量化的思想改进了U-Net，提出适用于GPU的反演网络U-Net vG和CPU的反演网络U-Net vC。首先分析速度反演网络的特点，得出卷积神经网络的轻量化原则；然后通过对多尺度模块、注意力门模块及特征提取模块进行轻量化处理得到轻量级速度建模卷积神经网络，在保持预测准确性的同时减小网络体积。数据测试结果表明，该网络训练过程对高性能硬件资源的需求更低，可以实现高效速度反演，具有更高的地震速度反演精度，具有较高的抗噪性。该方法为解决地震数据反演中的算力瓶颈问题提供了新思路。