智能地震速度反演是当前地震勘探中的热点、难点,然而复杂的深度学习网络结构对硬件设备的算力要求较高，限制了模型在数据量大与时效性要求高场景中的应用。为了解决上述问题，根据特征工程和模型轻量化的思想改进了U-Net，提出适用于GPU的反演网络U-Net vG和CPU的反演网络U-Net vC。首先分析速度反演网络的特点，得出卷积神经网络的轻量化原则；然后通过对多尺度模块、注意力门模块及特征提取模块进行轻量化处理得到轻量级速度建模卷积神经网络，在保持预测准确性的同时减小网络体积。数据测试结果表明，该网络训练过程对高性能硬件资源的需求更低，可以实现高效速度反演，具有更高的地震速度反演精度，具有较高的抗噪性。该方法为解决地震数据反演中的算力瓶颈问题提供了新思路。
