鬼波干扰一直是海上地震勘探中存在的主要问题。鬼波是一种由海平面反射而成的多次反射波干扰,与一次波极性相反。由于鬼波较一次波的延迟时间较小,两者相互干涉,甚至会生成跟在一次波同相轴后的虚假的同相轴,导致成像结果出现假象,影响地震资料的品质。同时,鬼波导致地震信号存在陷波现象,损失了地震资料上某些频率的能量,出现多处陷波点,极大降低了地震资料的有效带宽,损失了对地质结构勘探有重要意义的频率信息。因此,有效地降低鬼波对地震数据的干扰,对提高勘探结果的分辨率和地质解释工作的准确度有重要的作用。随着海洋勘探工程的发展,地震勘探面临更多高难度的全新挑战,因此需要不断完善和更新地震勘探技术以达到地震勘探的新要求。与常规鬼波压制方法基于完整的理论推导逻辑不同,深度学习作为一种理论与经验相结合的建模方法,其任务处理能力从数据中而来,随着网络深度不断加深,网络的“学习”能力也越来越强,能够灵活应对复杂的鬼波影响情况,提升了网络解决问题的性能,更具实效性。本文采用基于交错网格的有限差分法模拟出海上地震数据,结合理论,通过合成测试,深入剖析了鬼波的生成机制以及对地震资料产生的具体影响效果,了解了鬼波存在的陷波效应和拖尾效应等特性,以此作为评估鬼波压制效果的重要依据。为了解决鬼波干扰的问题,本文提出一种基于深度学习的鬼波压制方法。基于大量复杂样本,通过一系列卷积运算对卷积神经网络进行训练,获得了单炮数据与鬼波波形之间的非线性映射关系,从而具备了识别和压制鬼波的能力,实现了对单炮数据的鬼波压制。合成测试结果表明我们的方法实现了对单炮数据的鬼波压制,恢复了受影响的地震信号能量。我们在构建数据集时,为了减弱采集过程给数据带来的不确定性,利用复杂地质模型、多元随机观测系统及低信噪比条件模拟数据,从数据层面增强网络的处理性能和处理精度,进一步增强了网络数据处理的泛化能力。与常规鬼波压制方法相比,该方法对复杂情况下的鬼波地震数据处理效果更佳,处理精度也不依赖于鬼波延迟时间的计算。该方法在完成鬼波压制的同时,还有效消除了随机噪声、直达波等干扰因素的影响,也没有庞大的计算量,整体表现稳定,处理效率高,在去噪领域具有较强的应用潜力。