地震数据的质量是成像和解释地层的基础,但是噪声的存在会对后续地震数据的处理和解释产生严重影响,特别是在有效信号能量较弱的部分,噪声与有效信号严重的混叠,这使得采用常规方法恢复地震数据非常困难,尤其是部分噪声的频带与有效信号频带相互叠加,使得难以将传统的噪声压制算法应用于地震数据,因此,有必要开发一种有效的随机噪声压制算法,同时较好的保留有效信息。随着勘探目标的变化,水力压裂微地震逐渐成为了广大学者关注的热点问题,在水力压裂微地震中,通常根据检波点布置的位置不同分为井下微地震监测和地面微地震监测。与井下监测不同,地面微地震监测到的地震数据中通常会存在着较为严重的噪声干扰。地面布置检波器更容易受到风吹草动、机器运作、工业交流电等干扰,且由于微地震信号相对环境噪声较弱,通常会被环境噪声所掩盖,因此地面微地震的去噪问题也需要寻找一种能够得到较好的压制效果的去噪方法。本文将地震资料中有效信号和面波、随机噪等噪声在形态上加以区分,采用盲源分离问题中的形态分量分析的方法,对地震资料进行去噪处理。研究内容主要包括盲源分离的基本问题和两种主要方法——独立分量分析和形态分量分析,深入研究形态分量分析的方法原理,并探究了常规的稀疏表达的算法,如BP、OMP、梯度追踪和最小角回归等。通过一系列的包括一维信号和二维图像等数值模拟实验,验证了形态分量分析去噪的可行性。根据形态不同将噪声分为规则线性噪声和不规则的随机噪声,并以面波和模拟微地震中随机噪声为例进行形态分量分析的去噪实验,以验证形态分量在常规地震资料以及微地震中去噪的效果。经过实际的资料验证,形态学分量分析的地震数据降噪算法可以有效消除地震数据中的线性干扰,并更好地处理类似于微地震记录这种强随机干扰的情况,可以在数据中保留更多的细节特征,突出显示有效波,提高信噪比并改善地震数据的质量。