在能源需求增加的背景下,人工智能技术的发展推动了地震勘探技术的进步。本文综述了自组织神经网络(SOM)在地震勘探原理中的研究与应用。自组织神经网络作为一种无监督学习的神经网络模型,因其在高维数据处理和模式识别方面的优势,被广泛应用于地震勘探领域。本文简述了SOM技术的发展过程和国内外研究现状,图示详细解释了SOM的算法原理以及训练过程。将该方法应用于实际地震数据提取地震属性,选取两种不同的振幅数据在SOM模型中生成可视化聚类分布图进行分析,最终结合原始地震剖面图确定了目标含油气储层的位置,证明了SOM在地震数据处理中的实用性,帮助油气资源进行高效开发与勘探。