第一,本文实现的全自动初至拾取关键技术由以下4个部分组成:(1)自动拾取PMO速度技术,(2)自动初至拾取技术,(3)自动初至模型估计技术,(4)自动初至质量检查技术。通过以上4个技术,组成了全自动的初至拾取流程。此技术流程能够很好拾取各种信噪比的初至,特别是在低信噪比的地震数据中,能够达到甚至超过人工拾取的质量效果。并且,在涵盖中石化各个区块的不同震源类型及不同复杂2-3维资料中,通过超过16个实际应用工区,100万炮的实际应用测试,验证了此技术流程可以极大幅度地提高地震资料处理中初至拾取的生产效率和效果。特别是对于复杂地区资料,基本可以将初至拾取的工作量从多人多月降至1到3天。第二,本文的深度神经网络速度拾取技术,是在局部寻优法自动速度分析的基础上,把深度学习神经网络技术应用于自动速度拾取,并通过对深度神经网络模型的参数和超参数的优化,高效率地获取了高质量的速度拾取数据,并形成了叠加速度分析的自动化处理流程,实现了速度分析的快速自动化处理能力。2.1TB的地震数据,在23个节点并行处理,采用类人工拾取密度的10x10网格,一小时内可以完成一次迭代处理。通过实际资料的处理测试,无需人工干预的情况下,自动速度分析处理结果基本达到手工拾取的效果。第三,本文通过井上数据的随机建模,生成反射系数的位置与大小;并以此数据为基础,进一步生成对应的训练数据(地震道数据)和训练标签(地震道反射系数);然后通过对目前深度学习模型的分析和测试,结合训练样本的特性,提出了一种U-net结构的深度学习神经网络技术。本技术通过信号压缩与表示、信号重建及线性映射,来达到提高地震分辨率的目的。测试数据的结果表明,本技术在一定程度上提高了地震数据的分辨率。通过以上3个自动化和智能化地震数据处理技术的分析、验证和测试,表明自动化和智能化技术可以在海量地震数据的处理中,提供更好的效率及效果。