摘要：浅地层中的地质异常体给地下工程带来了极大安全隐患,可能导致经济和生命损失.浅层地震法是开展施工场地勘察的一种无损高效的手段.但是地震勘探在浅地层问题中面临着信噪比低、信号衰减强、波场复杂等问题,结果存在多解性和主观性.针对地震勘探问题,提出了一种改良的卷积神经网络地质速度模型预测模型,提供了一种无需初始速度模型的浅层地质模型反演方案,形成了一套完整的浅层地震勘探信号处理处理流程.在训练样本方面,采用了随机地质模型方法构建多种类地质模型,并形成了地质模型-地震信号数据库.在传统U-Net卷积神经网络上进行了改良,以更好地适应浅地层弹性波叠前信号数据的反演任务.结果表明,神经网络的反演结果直观准确该模型能够精确地预测出地层分界线、褶皱、起伏、断层滑移线等的位置和大小等参数,所采用的SSIM和PSNR两个定量化评价指标均表示,所提出的改良神经网络可以实现高精度反演.预测结果与真实模型相比较,得到的SSIM平均值为0.91,PSNR平均值为39.0.同时该神经网络模型能够向三维问题扩展,能够极大地提高地震信号处理的效率和解译精度.