裂缝在油气储层中广泛发育,构成油气聚集空间与运移通道,是影响储层储集能力与开发潜力的重要因素,准确的裂缝定量检测能够有效指导井位部署与压裂施工。基于叠前地震资料所记录的裂缝各向异性特征,开展方位各向异性分析或反演能够一定程度识别出裂缝的相对发育强度与优势方位。但是,这些方法基于垂直裂缝假设,无法识别裂缝倾角的变化,而且通常难以直接获得具有物理意义的裂缝密度。相较而言,数据驱动的方法无需对理论问题进行简化假设,能够利用深度学习网络开展深层数据挖掘,建立观测数据与目标之间的复杂非线性关系,进而实现目标预测。因此,本文围绕叠前裂缝检测,开展了地震高分辨率处理、裂缝检测与增强处理相关的深度学习方法研究,对各任务有针对性地设计并训练了适当的卷积神经网络模型,实现了高精度强泛化能力的目标识别。综合考虑多种因素对研究目标的影响,本文首先设计了一个通用的多源输入混合深度神经网络架构。混合深度神经网络表示为两个网络单元的组合,首先对不同来源的输入设计合适的神经网络开展特征学习,然后将学习到的特征组合在一起并经由合理的神经网络与预测目标联系起来,实现目标学习。混合深度神经网络充分利用了神经网络进行特征表征与非线性连接的能力,有效建立了多种来源多种尺度输入特征与目标标签之间复杂的非线性映射关系,并在油气产能预测应用中进行了验证,为后续深度学习任务的神经网络构建提供了基础与指导。基于合成的低分辨率与高分辨地震记录数据集,训练了一个高分辨率地震处理的一维序列卷积神经网络模型,实现了对叠前与叠后地震资料的高分辨率处理,能够有效拓宽地震频带,恢复高频能量,为裂缝检测提供高品质地震数据。考虑构成裂缝储层的围岩基质、流体及裂缝参数等物性参数,应用裂缝等效介质理论与平面波求解算法计算了裂缝各向异性介质的纵波速度及衰减,并分析了不同裂缝参数下地震波方位各向异性传播规律,直观地认识了裂缝体密度、倾角、方位角等参数对速度各向异性的影响,据此建立了叠前裂缝检测数据集。在此基础上,综合考虑叠前方位地震数据的空间变化与几何形态特征,构建了一个同时考虑二维方位阻抗矩阵与一维方位数值向量作为输入并同时检测裂缝体密度、倾角、方位角三个参数的多输入多输出卷积神经网络模型。应用于实际工区叠前裂缝检测,得到了与地质认识相符合的结论。在断裂检测基础上,进一步基于迁移学习训练了超分辨率卷积神经网络模型。对相干断裂检测结果进行增强处理,有效提高了断裂检测图像的分辨率与信噪比,增强了断裂的地质连续性与可解释性。最后,对全文开展的卷积神经网络深度学习应用进行了总结,给出一些结论性的认识,并对基于数据驱动的地球物理深度学习研究提出一些建议。