随着数据体量及种类的爆炸式增长,油气勘探过程中的地球物理问题已逐渐超出了常规方法技术的能力范围。计算机技术和人工智能的崛起,使得机器学习方法渗透到油气勘探开发的各个环节,带来了新的机遇和挑战。本文主要以机器学习方法为基础,围绕地球物理勘探中的分类问题和回归问题展开研究,主要包括初至波拾取、测井岩性识别和地震反演三个方向。针对初至波拾取问题,提出了一种U-Net网络结构的自动拾取方法。根据地震数据特征改进了U-Net网络结构;引入空间信息约束,使用二维地震数据进行模型训练,以减少异常值,获得更加稳定的拾取结果;实际资料测试表明,该方法的拾取精度明显优于传统的能量比法和同类机器学习算法,可纠正人工拾取过程中的人为误差;同时,该方法在低信噪比情况下仍可获得准确、稳定、高效的拾取结果,具有一定的实际应用价值。针对测井岩性解释问题,首先对比分析了多种监督学习算法在岩性识别中的应用效果,说明了集成学习类监督学习算法的优越性;针对小样本量情况,改进半监督学习方法,通过数据扩充来避免过拟合,同时在损失函数中引入与未标记数据相关的项,提高模型对陌生数据的泛化能力;实际资料测试表明,改进后半监督学习方法的岩性识别精度明显高于监督学习算法,与人工解释结果更加吻合,同时能够有效减少人力成本。针对地震反演问题,提出了自动更新和扩充训练集的学习和反演策略,该方法选取井旁地震道作为初始训练集,并从井位出发逐次向远距离进行学习和反演,能够有效解决地震反演过程中标签样本量小这一问题;根据褶积模型,提出了基于数据扩充的训练数据集构建方法,以减小训练模型偏差;基于反距离夹角加权算法计算井权重,引入方位角因素,充分考虑井与井之间的遮挡效应,以获得更加合理的井位权重分布。模型测试与实际资料证明,该方法能够获得高精度的波阻抗反演结果,帮助准确刻画河道砂体分布,体现薄砂体储层横向展布规律和横向不连续特征,反演结果与井资料吻合度高,为储层预测提供可靠依据。