油气勘探的研究对象逐渐转为复杂油气藏，潜江凹陷蚌湖向斜周缘为典型的内陆盐湖沉积，蚌湖向斜的潜三段的复杂砂泥岩薄互层储层构造需要高精度与高分辨率的勘探技术支持实际生产。为此，开展基于测井的正演模拟分析与复杂岩性划分。首先，基于原始测井数据分析计算岩性数据，分析含不同流体砂岩（含水砂岩、含油砂岩以及干层砂岩）的岩性特征，根据褶积理论建立4种不同楔形正演模型，研究不同岩性组合的地震响应特征；其次，基于K-均值算法用已知测井岩性数据重构岩性曲线，利用密度属性对自然伽玛值进行修正，进一步划分岩性；最后，设计潜三段4油组连井地质模型，研究储层厚度变化、含流体变化对振幅的影响。模型分析及实例表明，K-均值算法可有效划分盐岩、砂岩和膏泥岩三种岩性，预测准确度为90.4%，基于高分辨率的测井信息建立的正演仿真模型与实际地质特征一致。因此，利用测井数据重构岩性曲线建立仿真正演模型，对盐泥互层以及薄层砂岩的反射特征进行分析是可行的。

随着海洋油气勘探开发技术的发展，水陆检海底接收的应用日趋广泛，上下行波场分离作为水陆检数据处理的关键技术，决定了资料处理品质。针对常规方法不能实现上行波场与下行波场完全分离的缺陷（分离出来的上行波场中包含下行波场、下行波场中包含上行波场），文中提出了直达波标定的水陆检数据上下行波场分离方法。首先，在频率—空间域利用直达波水陆检数据，计算空间域水陆检数据加权函数；然后，利用包含直达波和切除直达波后的水陆检数据，在时间—空间域直接计算水陆检数据标定滤波算子；最后，进行水陆检数据标定和上下行波场分离。数据试验结果证明了所提方法的有效性和实用性，分离后的上行波场数据不仅消除了虚反射多次波干扰，还提高了地震数据的信噪比和分辨率，为后续联合反褶积和偏移成像提供了高保真的上下行波场数据。

随着油气勘探目标日益复杂，地震勘探面临着地震资料信噪比低、分辨率低、速度建模和成像困难等难题，常规地震资料处理与解释方法应用于海量地震数据时，其精度或效率存在一定的局限性。基于人工智能的地震资料处理与解释方法可以有效提高精度和效率。为此，概述了监督、半监督和无监督深度学习技术，总结了深度学习在初至拾取、提高信噪比、数据重建、速度谱解释、偏移和提高分辨率等资料处理方面的应用，在断层、地震相、河道和盐丘等地质体识别方面的应用，以及在波阻抗反演、AVO反演、全波形反演、岩性识别、储层参数预测和流体识别等方面的应用；讨论了训练集的制作、神经网络的优选、训练策略和大模型等；最后展望了地震资料智能处理与解释方法的发展趋势，指出需要继续提高网络的泛化性，需要研究适合地震勘探的大模型。

总有机碳含量（TOC）是页岩气勘探开发的一项重要评价指标。测井资料可高效评估TOC，但无法预测井间区域；而从地震资料提取的TOC敏感因子，可实现三维空间预测，但由于页岩储层的厚度薄且非均质性较强，仅依靠地震数据难以达到其精度要求。因此需要综合使用多种数据以提升TOC评估准确性。为此，提出一种基于卷积神经网络的高精度页岩TOC定量预测方法。首先，针对页岩特性，对钻井实测岩心TOC数据与多种测井特征曲线进行相关性分析，优选出最具代表性和敏感性的特征；其次，基于识别出的敏感参数，构建相应的卷积神经网络预测模型，将实测TOC样本与敏感测井参数构建的训练样本按7∶3划分数据集，用于模型的训练和验证；最后，利用波形指示模拟技术获得的高分辨率敏感参数反演结果作为三维TOC含量预测的特征输入，将各敏感参数排列重组后输入卷积神经网络模型中，实现TOC含量的三维定量预测。研究结果表明，CNN在拟合TOC含量与敏感参数之间的非线性关系方面较多元回归法和BP神经网络等更具有优势，该方法预测的TOC数据与钻井实测值的平均绝对误差和均方根误差均小于0.6%，预测结果与实际情况一致。该方法在页岩薄储层三维TOC含量预测方面具有较高准确性和明显的优势。

在油气勘探领域，通过岩石微观结构可知油气资源的赋存状态，其精度和效率的提高依赖于有效的岩性识别方法。为此，提出了一种改进ConvNeXt V2的岩石薄片岩性识别方法。首先，以ConvNeXt V2-T为核心特征提取网络，嵌入全局注意力机制，提升对全局特征的感知能力；然后，设计多尺度特征融合模块，可以在不同尺度上对特征图进行有效融合；最后，使用Lion优化器代替原本的AdamW优化器以改进模型优化器，从而使速度更快、能够取得更好的泛化性能且更省内存。实验结果表明，该方法准确率、精确率、召回率、特异度及F₁值平均值分别为96.1%、95.5%、96.2%、99.1%、95.8%；改进后的算法收敛速度更快，准确性更高，可以实现岩石薄片图像的精准分类和识别。

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和时效性要求高的场景中的应用。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和适用于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。该方法可为解决地震数据反演中的算力瓶颈问题提供新思路。

地震相识别是地震数据解释的重要环节之一，深度学习技术可有效提高地震相自动识别的效率和准确性。然而，深度学习方法依赖大量的地震标注数据，在实际应用中标注成本高、难度大，且基础的测井数据无法直接使用。为此，提出了一种基于超稀疏测井标注的半监督地震相自动识别方法。首先，在HRNet网络的基础上，构建一种使用一维测井标签进行监督的地震相识别网络模型。其次，针对地震数据的纵向特征，构建稀疏标签采样模块（SLSM）并围绕测井标签采样，不在纵向上对地震数据进行切割，保留其纵向深度特征，为后续的半监督学习任务奠定坚实的基础；最后，针对地震数据的横向相关性，提出区域生长训练策略（RGTS），通过迭代生长的方式将测井标签信息扩展到整个地震体。真实数据实验结果表明，所提出的网络模型仅使用占总数据量不足0.5%的32条一维测井标签，即可实现MIoU（Mean Intersection over Union）为79.64%的地震相识别结果。该方法可为测井资料少且局部分布的工区开展地震相识别研究提供参考，具有良好的应用前景。

溶洞在地震剖面上呈现“串珠”状反射特征，其空间分布受裂缝网络控制形成复杂缝洞系统，传统方法受限于储层结构模糊性和样本稀缺性而难以精准识别。为此，提出了知识图谱引导的裂缝和溶洞耦合建模智能识别技术，通过将地质拓扑关系编码为邻接矩阵约束项，实现了地质先验知识与深度学习的融合。该方法将正演模拟标签数据体与专家标注数据体相结合，构建多任务学习框架，利用知识图谱表征断裂与溶洞的连通关系，并设计地质可解释性损失函数动态修正模型优化路径。在塔里木盆地奥陶系良里塔格组的应用中，大幅减少了人工解释工作量，显著提升了缝洞体边界识别的精度，为强非均质性碳酸盐岩储层预测提供了知识驱动与数据驱动融合的新的解决方案。

通过Rayleigh面波频散曲线反演能获取近地表地层的横波速度和厚度，但传统的非线性反演算法往往存在收敛效果差、易陷入局部极值等缺点。文中提出了一种新的改进白鲸优化（DWBWO）算法，并用于Rayleigh面波频散曲线反演。该算法是在白鲸优化（BWO）算法的基础上，引入了Cubic混沌初始化策略，提高了初始种群的均匀性；应用逐维反向学习策略，提高了算法收敛效率；应用旋风觅食策略，提高了算法的局部寻优能力。应用多极值函数、模拟数据和实测数据对DWBWO算法进行测试，并与灰狼优化（GWO）算法、麻雀优化（SSA）算法、鲸鱼优化（WOA）算法和BWO算法对比，证明文中改进算法具有更高的稳定性和精度。

复杂区“贴邮票”式的采集方式使得一个区带的三维地震资料呈现碎片化，且资料之间存在能量、频率、相位、时间等方面的差异，给区带地震资料连片解释和整体研究带来困难。常规叠前连片处理有利于解决三维区块边界拼接问题，但不同区块间原始资料品质差异大，会相互干涉，品质高的资料的潜力无法充分发挥，从而降低了成像精度。针对复杂区迥异的地震资料，在传统叠前连片方法的基础上，提出了基于区带关键参数统一的分块与连片处理技术，它既保留了单块资料原生面元处理的优势，又具有连片资料利于整体研究的长处，解决了现存大量三维资料常规连片处理时存在的“单块处理难连片、连片处理欠精细”的难题。塔里木盆地库车复杂山地构造带和塔北富满东区的连片处理实例，均验证了这一技术的有效性。积木式构建出的连片数据体支撑了井位部署和基础地质研究，也为工业界提供了有益的参考。

多次波降低了地震资料的信噪比，影响有效波的识别，从而使地震处理难度增加、地震成像的真实性及可靠性降低，甚至形成地质假象，影响后续的地震勘探与开发。基于波动理论的预测相减多次波压制方法能更好地适应复杂介质情况，主要分为两步：多次波预测和自适应匹配相减。这两个步骤都影响最终的多次波压制精度。文中对比了三种自适应匹配相减方法：基于能量最小原则的自适应匹配减法、模式识别匹配减法以及深度学习自适应匹配减法，并分析了各方法优缺点及适应性条件。含表面多次波的模型数据和含层间多次波的实际资料测试结果表明，基于能量最小原则的自适应相减算法存在子波一致性假设条件，基于模式识别的自适应相减技术对地震数据横向一致性等要求较高。与前两种传统的自适应减法相比，基于深度学习的自适应匹配减法能够避免假设条件，可有效保护一次波，计算精度较高。

陆相页岩油已成为中国主要的非常规油气资源，其储层特征表现为页理缝发育、孔隙度低、水平与垂直渗透率差异大、孔隙结构复杂等。因此，厘清页岩储层的弹性参数与物性参数之间的相互关系，对于页岩油储层预测十分重要。目前针对页岩的页理缝发育特征及其影响因素的研究较少。文中基于各向异性背景介质，提出了一种适用于富含有机质的裂缝—孔隙型页岩岩石物理建模方法。通过岩石物理建模，对比分析了基质孔隙度、纵横比、连通系数和页理缝长度、宽度及数量对页岩弹性参数的影响。研究结果表明：纵波速度受连通系数影响较大，横波速度不受连通系数的影响；长度大于100 μm的页理缝对各向异性参数影响较大，不应将其归纳为本征各向异性；纵横波速度比（V_P/V_S）与页理缝的长度成正相关性，而与页理缝的数量关系是先降低后增加。所提方法对某实际工区的测井数据进行了应用测试，获得的纵、横波速度与实测的纵、横波速度变化一致性好，验证了所提方法的有效性及适用性，可以将该方法作为中国陆相页岩油储层表征的重要桥梁。

三维典型数值模型和模拟对地震处理和解释方法研究具有重要意义，可以检验和测试各种新技术、新方法的有效性。中国西部双复杂探区长期存在地震偏移成像困难、构造难以落实的问题，急需建立代表中国前陆盆地双复杂特征的三维典型模型与正演模拟数据。文中以西部双复杂典型代表的克拉苏地区克深区块为例，综合西部前陆盆地山前带地表、地下典型地质和地球物理特点，充分利用地震深度偏移速度、声波测井、VSP测井、微测井等资料建立了中国西部双复杂典型数值模型（BGP-DC²GModels），包括声波速度模型、各向同性弹性介质模型、TTI/TORT模型、黏滞介质模型，具备复杂近地表、复杂地下构造、高速砾岩扇体、膏盐体、滑脱层（煤层）、Q异常体、各向异性等典型特征。基于该模型，利用谱元法模拟生成了各向同性声波、各向同性弹性波、各向同性黏弹性波、TTI黏弹性波、TORT黏弹性波等5套高质量地面与井中立体观测的正演模拟数据，并对比分析了不同数据的声波逆时偏移、各向异性偏移结果，进一步说明了典型模型和数值模拟数据能够测试和验证采集、处理、解释新方法的有效性。

微地震监测是非常规油气藏勘探领域的一项重要技术，在水力压裂裂缝监测、CO₂封存等方面都有着广泛的应用。然而，微地震信号能量弱，容易被噪声污染，其信噪比低的特点使得在后续的处理过程中往往不能得到好的结果。因此微地震数据去噪是一项十分重要的处理步骤，去噪效果对后续震源定位的准确性和震源机制反演结果的可靠性有关键的影响。文中提出一种蒙特卡洛非负字典学习（Monte Carlo non-negative dictionary learning，MCNDL）微地震去噪方法。蒙特卡洛分块能利用少量的时间获得包含相对较多有效信号特征的初始字典，在字典更新的过程中，利用非负性约束来保证数据变换的稀疏性，缩小解的空间，从而降低计算成本并提高去噪精度。利用合成和实际微地震数据对该方法的应用效果进行了测试，并与带通（Band-Pass，BP）滤波、F-K滤波和KSVD方法进行对比，展示出该方法针对微地震数据较好的去噪效果与较高的去噪效率。

多次波压制是石油勘探领域提升地震数据偏移成像质量的重要手段，特别是对于受自由表面多次波干扰较强的海洋拖缆数据。为了更好地提升多次波压制效果和数据处理效率，文中提出了一种利用深度学习图像转译技术压制自由表面多次波的方法。首先，将地震数据处理任务视为深度学习中的图像转译任务，采用Pix2Pix网络处理转换为图像形式的地震数据；其次，将常规单一形式的目标数据集改进为组合形式，进行多任务训练提升Pix2Pix网络的输出效果，并根据数据处理前、后的关联性，设计额外的损失函数进一步约束和提升网络的输出效果；最后，建立层状模型和复杂模型进行数值测试，并在输入数据中添加了额外的干扰项进行定量测试。数值测试结果表明，文中方法能够通过发掘数据的共同特征达到识别和压制多次波的目的，提升偏移图像的清晰度，在处理数据时具有较高的计算效率，能够更准确地识别地下层位信息。

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。

致密砂岩储层评价技术是非常规油气勘探的关键科学问题与技术挑战，其中对致密砂岩储层参数的精确预测尤为关键。传统基于线性或非线性回归的预测方法在表征测井曲线与储层参数之间复杂非线性关系方面存在局限，导致预测精度不足。文中以延长油田甘谷驿采油厂唐157井区长6储层为例，基于测井数据和岩心分析孔隙度数据，开展多源数据融合预处理，创新性地提出了一种融合CNN和Transformer核心优势的新型神经网络架构（CNN-Transformer Network）。通过综合对比RMSE、MAE与R²指标分析CNN-Transformer模型与传统线性回归模型（LR）、TCN-LSTM、GRU与ResNet三种主流模型的预测性能。实验结果表明：CNN-Transformer模型的预测精度达到96.7%，显著优于其他对比模型。该模型能够有效捕捉致密砂岩储层中测井曲线与孔隙度之间特有的复杂非线性映射关系，显著提升储层参数预测的准确性，为致密砂岩储层的高效勘探与开发决策提供了可靠的技术支撑。

珠江口盆地惠北地区恩平组沉积水体较浅，主要为浅水三角洲—湖沼—滨浅湖相沉积环境，其中三角洲平原河漫沼泽和湖沼是发育煤系烃源岩的主要沉积相带。周缘钻井证实，恩平组发育大量煤层，单层煤的最大厚度为4.5 m，最小厚度为0.5 m，远小于常规地震反演能够识别的最小厚度。因此，如何预测薄煤层的发育规模是该区煤系烃源岩评价的关键。为此，在充分分析煤系烃源岩地质、沉积背景的基础上，探索“三步法”以实现对煤系烃源岩中薄煤层的预测。首先，通过正演模拟分析证实不同沉积环境中薄煤层均为强振幅地震反射特征，砂、泥岩则为弱振幅特征，提取均方根振幅属性作为煤层区别于砂、泥岩发育范围的敏感属性；然后，通过高分辨率地震处理技术拓宽地震数据的频带，得到宽频地震数据，为地震反演提供高精度数据基础；最后，利用均方根振幅属性，采用低—中—高频优势频带逐级融合反演方法对不同厚度的煤层逐级刻画，最终完成煤系烃源岩中薄煤层发育范围的预测。惠北地区L区块实际资料应用结果表明，煤层的发育范围预测结果与钻井吻合度较高，该方法能够有效提高反演精度。

由于记录了质点的旋转运动和空间梯度场信息，地震旋转分量在震源定位、P、S波场分离以及地下介质速度反演成像上具有一定的优势。然而，目前旋转地震仪的造价昂贵、普及性低，使得旋转分量观测数据较少，很难利用有限数据深入研究旋转分量，进而使得传统的地震平动分量的许多方法和技术在旋转分量的研究中受限。为此，根据模拟与实测资料，利用差分法和波场梯度法对地震平动密集阵列换算旋转分量进行试验对比。结果表明，波场梯度法相较于差分法具有较高的换算精度；并且，文中重点分析阵列间距和场地相速度对换算精度的影响，推导出一个用来计算平动换算旋转分量频率范围的关系式；密集阵列换算旋转分量的精度受到场地间距、场地相速度和目标频率的影响。在已知观测系统条件的情况下，可根据平动换算旋转分量频率范围关系式计算目标频率范围，在该范围内计算得到旋转分量和实际观测得到的旋转分量拟合程度很高，互相关系数最高可达0.98。

复杂黄土塬对地震波能量的吸收和衰减一直是地球物理学者关注的焦点，该问题使得地震资料提升分辨率和信噪比困难重重，难以满足面向老油区油藏描述和剩余油挖潜的需求。分布式光纤声波传感（Distributed Acoustic Sensing，DAS）多井井地联采技术通过井中接收地震波可降低近地表的吸收和衰减，且具有同源激发、一致性接收、井下小道距、高覆盖等特点，是解决上述问题的重要手段之一。但当前井地联采技术面临的最大问题是复杂地表地震激发点不均匀引起的VSP成像困难，同时存在井地联采方案论证方法缺乏、DAS多井井地同步接收及采集质控技术不成熟等问题。为此，在鄂尔多斯盆地东部某区块，基于“两宽一高”三维地震开展了7口井的DAS 3D-VSP井地联合采集、处理及解释配套技术攻关。作为该技术攻关的第一部分——“采集篇”，针对复杂黄土塬区DAS井地联采技术关键问题进行了系统研究，提出了一种面向VSP成像的扇区法井地联采激发方案论证技术，形成了井地联采均匀激发、DAS多井连续接收及质控配套方法，应用获得了高品质DAS 3D-VSP资料，为多井井地联采3D-VSP偏移成像和井地联合储层预测奠定了高质量资料基础。

页岩气已成为中国油气资源的重要战略接替领域，页岩具有低孔、低渗特征，只有经过大规模体积压裂才能获得工业产能，页岩压裂后的裂缝参数精细刻画及定量表征是压裂效果评价和开发参数优化的关键。为此，以页岩岩心压裂后三维CT图像为研究对象，开展基于深度学习语义分割模型的裂缝智能提取。首先，构建融合金字塔卷积与注意力机制的U-Net深度学习模型，减轻图像类别失衡的影响，提升裂缝提取的精确度；其次，基于语义分割结果建立数字岩心模型，结合孔隙度、倾斜指数等参数实现裂缝空间分布的定量表征；最后，通过多重分形谱中的谱峰及谱宽表征缝网复杂度。研究结果表明：相较于传统图像分割模型，改进后模型的灵敏度提升了6.69%，交并比提升了0.48%。通过图像分割算法优化、数字岩心建模及多重分形分析，系统刻画了三维裂缝特征，适用于页岩等非常规储层缝网表征方法可为水力压裂后储层改造效果评估提供参照。

准确分割扫描电镜图像中的孔隙可以为油气勘探开发等提供科学依据。目前孔隙分割方法主要依赖数据驱动，需要大量人工标注数据，耗时长且成本高。为此，提出了一种基于半监督的SEM图像孔隙分割网络PoreSeg。首先，基于一致性正则化与伪标签技术构建半监督框架；其次，引入高强度组合扰动策略，增强数据的多样性；最后，结合孔隙感知融合（Pore-CutMix）方法，充分利用稀疏的孔隙信息，提高模型对孔隙的分割能力。实验结果表明，在等量标注样本条件下，PoreSeg相较于全监督网络，孔隙交并比提升了15.10%；同时，与现有半监督方法相比，PoreSeg对孔隙更敏感，分割准确度更高。PoreSeg在保持高精度的同时，显著降低了对标注数据的依赖，具有巨大的应用潜力。

在海底节点（OBN）地震勘探中，由于洋流、潮汐、地形变化和渔船拖拽等原因，节点的实际点位和一次定位点位会存在较大误差，需要进行二次定位。为此，提出了一种基于四象限叠加的高精度二次定位方法。首先，在相对坐标系内按方位角将炮点划分为四个象限，并对各象限炮点分别进行线性动校正及共检波点叠加处理；然后，将节点从测量点位到实际点位的位移分解为两个互相垂直的分量，通过分析各象限内炮点共检波点叠加的初至时差求取这两个分量，进而精确定位节点的实际坐标。实际资料应用结果表明，该方法不仅能够实现节点的高精度二次定位，而且四象限叠加策略显著提高了初至波拾取的可靠性，相比传统方法定位精度和效率均更高，具有良好的工程实用价值和推广前景。

CO₂驱油对提高采收率、减少温室气体排放有重要意义，是国家实现“双碳”目标有效手段，其中地震监测技术是关键。文中分析总结了国内外CO₂驱油地震监测技术的研究现状和进展，主要包括时移地震可行性分析、一致性处理技术和综合解释等，并重点论述了CO₂驱地震监测技术在高89区块的应用。可行性分析是研究区块开展时移地震监测的重要前提，满足油藏地质条件、岩石物理条件和地震条件才能有效地进行时移地震监测。要实现油藏动态监测，基础地震与监测地震（时移地震）的一致性处理也非常重要，需开展时差、振幅、频率、相位等要素的匹配滤波。时移地震综合解释有助于准确预测CO₂驱波及范围，叠前主要借助于AVO属性分析方法；叠后基于基础地震与监测地震资料的差值分析仍是主要方法，频率域信息如分频处理、速度频散、低频伴影等也值得使用；基于深度学习的波及范围预测方法方兴未艾，但其运算效率和泛化能力仍有待进一步提高。最后展望了时移地震技术在提高监测精度、开发监测方法、拓展应用市场等方面的发展潜力。

在海洋OBN地震采集设计中，密集的钻井平台、珊瑚礁、船坞、管道等障碍物导致大量炮检点需要避障，规划避障路线成为了海洋勘探成败的重要环节。合理的避障方法及路线规划方案，可以最大程度降低障碍物对施工区域面元属性的影响，避免无效工作量并降低施工风险。传统避障方法往往把障碍物区域内的炮检点横向移到障碍物区域外，不考虑震源船的转弯半径及扩展器宽度等参数的影响，手工避障方法则会导致避障效率低、误差大、覆盖范围缺失严重等技术问题，且船只转弯半径设计不准确可能引起安全隐患。因此，文中提出复杂海域观测系统自动化避障方法，将观测系统的炮线拟合航迹理论，并与多障碍逐航迹切圆、障碍物合并、动态反馈航迹修正等算法相结合，形成基于回溯算法、可实时计算并调整各种参数的自动避障技术，使避障效率及精度得到了大幅提升。生产实践表明，该方法能够提高复杂海域勘探效率与精度，为海洋复杂障碍区实现安全高效勘探提供技术保障。

现有数据传输技术面临编码复杂度高、加密效率不足以及数据压缩受限等挑战，制约了高效安全通信的发展。为解决这些问题，文中提出了一种创新的超低流量数据传输方案——时进制数据脉冲式传输方法。该方法的核心在于结合高精度时间同步和细分技术，并构建了“时进制”理论框架，即利用精确的时间基准作为数据编码基础，通过超大进制表达将信息映射到特定的脉冲时序或相位上，实现数据的脉冲式传递。这种机制显著简化了传统编码过程，并天然增强了数据的保密性（源于时间脉冲的精确同步要求）和压缩潜力（源于信息在时间维度上的高效脉冲编码）。通过实例分析，验证了所提时进制数据脉冲式传输方法在显著提升传输速率、大幅节省通信带宽以及强化信息保密性等方面的优势，充分证明了其在未来高效安全数据传输场景中有广阔的应用前景与巨大的价值。

在黄土塬等复杂地表地震勘探中，相干噪声极大地降低了地震数据信噪比，严重影响后续地震成像及物性反演的精度。为此，提出了一种新的相干噪声压制策略。该方法主要包括以下几个核心步骤：首先，采用各向异性扩散滤波技术，有效抑制数据中的非相干噪声成分，初步提升低信噪比数据的整体质量；其次，运用字典学习方法对地震数据进行稀疏表征，并运用统计学指标，精准定位并剔除那些梯度方差较大的字典原子，这些原子往往是线性相干噪声和随机噪声的主要载体；然后，利用筛选并保留能够对有效信号进行有效表征的字典原子及其对应的稀疏系数，重构地震数据；最后，通过信噪局部正交化原理进一步从移除的噪声中提取有效信号。模拟数据和实际数据测试均表明，该方法在确保有效信号得以完整保留的同时，较好地压制了相干噪声和随机噪声，进一步提升了数据信噪比。该方法可为线性相干噪声的处理提供借鉴意义。

井震标定是地震资料解释中的一个重要步骤，传统的井震标定方法是用测井数据与提取的地震子波合成地震记录，通过拖拽的方式与井旁地震道匹配，这种方法有较大的人为因素，非常耗时且容易造成过度拉伸。为此，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）网络的深度学习方法，实现井震自动标定。首先，用典型模型合成地震记录，引入时间校正量对井旁地震道记录进行校正；然后，通过训练搭建的CNN-GRU网络建立两条地震道与时间校正量之间的联系，以两条地震道的相关系数作为约束条件，用合成地震记录和井旁地震道直接预测时间校正量；最后，采用30口井的实际数据测试神经网络，与手动标定结果对比，分别计算标定后合成地震记录和井旁地震道的相关系数。研究结果表明：①25口井网络自动标定的相关系数大于或等于手动标定，其余5口井两者基本一致；②手动标定30口井大概需要30 min，网络标定只需要5 s。因此，与传统方法相比，所提方法在井震标定中精度和效率方面都更好，验证了该方法的可行性和优点。

地震相图中同类样本之间的强相关性和地震相类别的数目的确定是无监督叠前地震相分析的核心。为此，提出了一种相关阈值约束类别确定的无监督叠前地震相分析算法。首先，将叠前地震道集数据转化为二维图像，并采用无监督深度学习网络提取图像的高层次非线性、判别和不变特征，可突出具有强隐蔽性的信息；然后，根据研究工区内不同类地震相对应叠前地震图像深度特征之间的互相关值确定地震相类别数目的阈值，保证获得的叠前地震相图中相同类中的样本具有极强的相关性和基于判别阈值确定地震相类别的数目；最后，利用已有钻井信息标定获得的叠前地震相图，为地质专家推断沉积环境、储层平面展布等提供依据。理论模型测试表明，该方法可以通过判别阈值确定叠前地震相的数量，确保了地震相图中类内样本的高度相关性，具有更强的鲁棒性。实际数据应用表明，该方法提高了二叠系茅口组缝洞储层地震相预测的精度，为井位部署和未钻遇缝洞储层发现提供了可靠的科学依据。

巴巴多斯增生楔盆地碎屑岩储层分布广泛，储层类型以深水浊积砂岩为主，油气类型为生物气藏。由于盆地含气砂岩和含水砂岩在地震资料上均呈现“亮点”异常，常规叠后油气检测方法难以准确预测气层分布，前期勘探成功率低。因此，在分析已钻井储层测井响应特征的基础上，提出了针对“亮点型”砂岩储层的叠后相对振幅解耦流体检测方法。首先，通过流体替代、正演模拟等方法定量分析了储层地震响应的主控因素；其次，设计针对“亮点型”砂岩储层的叠后相对振幅解耦因子，建立不同岩性及流体的相对振幅关系量版；最后，利用相对振幅关系量版区分含气砂岩和含水砂岩，有效实现基于不同采集年代叠后地震资料的储层预测及流体识别。应用结果表明，新方法对研究区含气砂岩和含水砂岩的区分能力更强，有效避免了传统叠后油气检测方法的盲区，显著提升了生物气层的预测精度，为勘探决策提供了重要依据。

四川盆地下寒武统筇竹寺组的地震资料反射能量弱，层间波组特征不明显，断裂刻画不清晰，难以满足优质页岩储层精细预测和水平井轨迹精确设计需求。为此，以Z201井区页岩气三维地震项目为例，提出了四川盆地筇竹寺组深层页岩气高精度地震采集技术。首先，通过采用面向储层叠前反演的观测系统参数优选技术设计观测系统；其次，采用基于贡献度的障碍区物理点智能布设技术提高目的层的覆盖次数均匀性；然后，通过表层速度与岩性约束建模技术，精细刻画工区近地表结构和岩性展布。在筇竹寺组页岩气地震采集中的应用效果表明，该技术能够获得高精度、宽频地震资料，为后续资料高分辨率处理与储层精细描述提供了数据基础。

地震勘探中的多次波压制是一个严重的问题，特别是在海洋勘探中更加突出。研究针对层间多次波的压制发展了一种基于曲波域逆散射级数方法。曲波变换（Curvelet Transform，CT）作为一种多尺度、多方向的变换方法，能够将地震数据稀疏表示，有利于捕捉地震数据的主要特征。将CT与逆散射级数法相结合，首先利用CT将地震数据转换到曲波域，然后通过逆散射级数法在曲波域中预测层间多次波。该方法无需对地下介质建立模型，具有较高的适用性和实用性，而且CT可以将地震数据稀疏表示，从而减少了逆散射级数法的计算量。通过对预测的多次波进行逆CT，将其重建到时空域中，并从原始地震数据中减去，最终得到压制多次波后的有效信号。数值实验结果表明，该方法在保证精度的前提下，不仅显著提高了计算效率，还减少了内存消耗。这项研究为地震数据处理中多次波的压制提供了一种创新的方法，有望在实际地震勘探中发挥重要作用。