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。

EikoNet是一种基于深度学习的物理仿真加速方法，广泛应用于地震学。X-DeepONet结合地震数据实现快速定位，SeisCLIP模型解决了标注数据不足的问题，SeisT模型用于多种地震监测任务。SVInvNet通过新架构提升地震速度反演能力，研究还开发了实时地震早期预警系统，增强全球监测能力。