本文解决了海洋地震数据处理的高计算需求和繁琐步骤的问题，提出使用深度卷积神经网络（CNN）来去除地震干扰噪声和解混叠的创新方法。研究的主要发现是，通过转向公共通道域，显著提高了去混叠的效率和结果质量，尤其在信噪比低的情况下表现良好。

该研究提出了多种基于深度学习的地震数据处理方法，包括半监督自我训练、卷积神经网络和新型反演网络，显著提高了盐体检测、速度反演及噪声抑制的准确性和效率，优于传统方法。