随着人工智能技术的逐渐成熟并且在实践中有效性的日益突出,以深度学习为代表的一系列算法也正在被许多研究学者应用于地震数据处理等传统地球物理问题。另外,得益于现代存储技术的发展以及计算机算力的巨大提升,在庞大历史地震数据支撑下,深层非线性神经网络足以拟合复杂的高维函数,这也使得算法的预测结果可以尽可能的逼近数据的真实标签结果。不同于使用地球物理建模及数学公式的推导对三维孔洞或裂隙进行重建,本文利用深度学习的语义分割算法针对三维孔洞刻画问题进行研究,考虑到在模型训练阶段需要处理大规模的地震数据以及耗费较多时间,本文新构建的模型将在识别准确率及推理速度上同时提升。本文首先针对三维盐体分割任务进行模型搭建以及改进,使得模型在准确率和推理速度上达到理想的效果,实现对三维地震数据的孔洞刻画。在对一系列常用的语义分割模型进行盐体分割任务的适用性分析之后,选取精度较高且可塑性较好的Deeplab V3网络作为本文任务的基础模型。针对Deeplab V3网络未能充分利用模型浅层特征的缺陷,构造了可以充分利用模型浅层特征的辅助分类器,这使得模型的准确率有较大的提升。另外,通过改变该网络的特征提取模块可以大幅度改变模型的推理速度以及准确率,在主干网络中加入注意力模块可以稳定提升模型的准确率。在经过上述改进之后,以Mobile Net为特征提取模块的Deeplab V3模型的推理速度仅为21ms,以Res Net50为特征提取模块的Deeplab V3模型的准确率可以达到94.4%。基于以上研究,为使模型的精度以及推理速度同时符合预期效果,采用上述改进之后的两种网络搭建了知识蒸馏模型,将推理速度较快但准确率较低的Att＿Mobile Net模型作为学生模型,将准确率较高但结构比较复杂的Att＿Res Net50模型作为教师模型,利用本文设计的浅层特征学习模块和深层特征学习模块作为两种模型信息交流的结构来提升学生模型的准确率,提升准确率的同时,并不额外增加学生模型的参数量。这使得学生模型最终的推理速度以及准确率可以同时满足预期要求。对上述搭建的模型分别进行实验验证,实验结果表明,对于点状的非盐体区域以及狭长的盐体区域,最终训练好的知识蒸馏模型可以对它们进行较好的检测。最后,使用训练好的知识蒸馏模型对三维地震数据体进行预测,实现了对三维地震数据的孔洞刻画。