随着地震数据解释技术的成熟,在地质勘探中对地震层面及断层的解释已经成为一种趋势。本文以地震记录为研究对象,应用神经网络、小波分析和智能蚂蚁等数学算法完成地震层面及断层自动解释。本文的主要研究内容和结果如下:通过分析数据特点,完成了对地震记录SEG_Y格式文件的解析。地震数据的采集受到多种因素的影响,会产生噪声,本文采用小波阈值滤波技术对地震波进行消噪处理,为地层追踪提供高质量的数据;并使用相干技术对地震数据进行预处理,形成相干体,为断层识别提供良好的数据支持。利用地震同相轴波形特性,采用自组织神经网络进行地震层面追踪。由于神经元过多会增加神经网络的负担,为维持地震波特性,本文首先采用主成分分析法对地震波参数进行降维处理,之后利用自组织神经网络完成对地层的自动追踪。实验表明,利用基于主成分分析法的自组织神经网络对地层自动追踪,既保留了地震波形的参数特性,又提高了地层追踪的效率。根据相干体的数据属性,采用蚁群算法对断层进行自动识别。蚁群算法时间复杂度随蚂蚁数量的增多而增大,追踪前优化的蚂蚁数量、追踪时采用基于块的梯度确定追踪方向,并不断调整蚂蚁数量以提高断层识别的速度。实验表明,本文的基于改进的蚂蚁算法在断层识别过程中的应用,既保证了断层识别的精度又提高了识别速度。