随着叠加速度拾取领域技术的发展以及获取地质信号数据的日益扩增,速度拾取的准确性和拾取效率成为了评价叠加速度自动拾取算法的重要指标。传统的速度拾取一般是通过人工实现,但是人工拾取效率较低,同时易受到复杂环境以及人为主观因素的影响,导致拾取结果对地质资料的解释缺乏科学性。为此,本文研究设计了基于粒子群优化和残差网络的叠加速度拾取算法,并从速度分析领域对算法的数学原理及应用进行了详细的讨论,同时以实际地质资料数据为模型实现了叠加速度的自动拾取过程,有效地提高了拾取效率及准确性。首先,本文针对人工拾取效率低及传统自动拾取算法精度不高的问题,将一种约束速度解空间技术与粒子群优化算法引入速度谱的速度优化拾取环节,以提高最佳速度自动拾取的准确性。其一,根据信号相似系数准则利用聚类算法将原始速度解空间P加以初步约束得到速度解空间’P;其二,利用kd-Tree的最近邻搜索对信道数据进行峰值匹配,同时依据信号同相准则将速度解空间’P加以约束得到速度解空间P’;之后,通过对粒子群优化问题的分析,提出了一种对其惯性权重加以改进的新思路,同时联合速度解空间P’和目标优化函数,并利用改进的粒子群模型自动搜索和获取最优解的能力实现最佳速度的自动拾取。其次,针对粒子群搜索空间存在多处能量团以及部分最佳能量团中存在异常项对叠加速度自动拾取干扰的问题,构建残差网络模型对三维数据体的切片特征图进行分类,并且以残差网络的分类结果为依据对粒子群搜索过程中粒子个体极值的扩散过程进行约束,有效地降低了存在多处能量团以及部分最佳叠加速度所在最佳能量团中的异常项对叠加速度自动搜索的干扰,使得本文算法自动拾取结果与真实反射信号间的误差较小。最后,在实际地质资料数据的应用中,通过构建三维成像图对本文算法拾取结果进行解释验证,可以发现利用本文算法拾取的最佳叠加速度精度符合应用需求,相比手工拾取,效率更高,且计算得到的反射界面特征明显,能够为相关地质数据的解释提供科学的证明。