我国南海深水地质条件复杂,在钻井过程中经常会遇到浅层气,容易造成井喷、火灾等严重事故。因此,在钻井前准确的识别深水浅层气是十分必要的。但是现有的识别方法存在着多解性,制约了南海深水油气资源的安全高效开发。本文开展了基于神经网络的深水浅层气识别方法研究。首先从浅层气的地震响应特征形成机理入手,获得浅层气的识别准则;其次,利用三维地震资料识别我国南海A区块浅层气,发现了亮点、强反射和顶部不规则强反射3种地震剖面反射异常,标定4处主要的浅层气浅埋区,采集了13种地震振幅、频率、速度属性数据作为样本集,并对其进行优选,实现地震属性特征优化;然后,根据样本集数据特征,本文选取了BP神经网络、基于粒子群算法优化的BP神经网络、概率神经网络以及基于深度学习的全连接深度神经网络作为浅层气识别算法并采用Python语言编写了模型代码,开展了机器学习数据预处理、模型训练以及模型测试研究,对比分析了5种机器学习评价指标并优选出性能最优的模型;最后,将训练后的4种神经网络模型应用于现场浅层气识别,采用Surfer软件将识别结果绘制成浅层气分布概率图,并结合地震资料进行了验证。研究表明:基于深度学习的全连接深度神经网络的5种机器学习评价指标均高于其他3种神经网络算法,其中正确率达到87%,AUC值达到0.84,比BP神经网络分别提升了12%和13%。浅层气识别结果与现场实际相符,验证了神经网络模型识别浅层气的可行性和有效性,该方法能够为深水钻井风险评估提供理论依据。