地震反射模式研究主要是通过不同地震反射信号的区别,使反射元得到正确的模式指派,从而获取目标层位岩性、流体和地层沉积的信息。传统的地震反射模式研究都是基于叠后地震数据,但叠加处理损失了地层中许多重要的细节信息。因此,本文利用叠前地震数据进行地震反射模式研究。在实际的油气勘探过程中,测井信息、标签样本获取困难,常规方法获取的标签数据远远不能满足用于解决复杂地质构造油气藏勘探开发中智能算法的需求;其次,现有方法大多将高维叠前地震数据转化为一维向量进行处理,丢失了叠前地震数据中振幅随偏移距/方位角变化以及空间变化的特征,且忽略了叠前地震数据中噪声对反射模式分析结果的影响。为此,本文将围绕叠前地震标签数据构建、张量字典学习、迁移学习等方面展开研究,主要研究工作与其创新性分析如下:（1）针对地震数据标签样本较少的问题,本文设计了一种叠前地震标签数据的构建方法。通过联合概率密度函数与地层上下相邻点梯度来提取测井数据的分布规律,从而获得该目标层位地层岩性的相关信息,并结合设计的地层框架模型正演生成叠前地震标签数据,该方法丰富了标签样本的多样性,为后续反射模式智能识别提供了数据基础。（2）为解决叠前地震信号噪声较大、数据维度较高的问题,本文提出并实现了张量判别字典学习算法。该方法通过Tucker分解,获取多维叠前数据的核心稀疏张量来提取特征进行分类,并引入Pearson相关系数,对不同类型的稀疏张量的相关程度进行度量,结合重构误差与稀疏系数误差进行判定。该方法同时考虑了数据维度与抗噪性,减少了模式指派的错误。（3）将叠前地震标签数据直接引入实际工区的研究存在域差异的问题,同时为了兼顾张量字典学习的优点,本论文将张量字典学习与领域自适应相结合,训练一组对齐矩阵集,使构造的叠前地震标签数据作为源域,目标工区叠前数据作为目标域,将来自两个域的核心稀疏张量对齐到不变核心张量子空间中,从而有效减少源域与目标域的差异。本文通过人工合成数据和实际工区数据将所提方法与传统方法进行对比,证明了所提方法的有效性,为精细化地震反射模式研究提供了技术支持。