叠前道集优化技术是叠前反演的前序工作,是岩性油气藏开发的重要技术。经过优化的道集能够解释地下介质的特征。鉴于实际获得的工区数据会因为各种原因导致成像质量不高,本文主要针对地震数据中包含高斯和非高斯随机噪声,多次波相干噪声,叠前同相轴不平整以及缺失部分地震子道等问题,对叠前数据进行优化处理。本文首先阐述了相关领域的发展现状以及发展进程,然后针对几个重点领域提出了本文的优化流程,对流程中涉及到的相关技术进行重点介绍,之后提出了本文所做出的创新性研究,最后通过人工数据和实际工区数据进行验证,证明了本文提出的改进具有真实可靠的提升效果,本文的主要工作如下:1.针对叠前数据富含噪声的问题,对于不规则随机噪声,本文采用了二范数和四范数的双正则项混合的方法,结合二范数对高斯噪声的有良好的去噪效果,四范数对亚高斯噪声有不错的去噪能力,可以有效的去除随机噪声。对于规则的多次波干扰,主要是在形态上呈现出规则的曲率,本文采用拉东变换的方法,在变换域去除并反变换回原域得到去噪后结果。2.针对同向轴不平整的问题,本文提出一种基于DTW(Dynamic Time Warp)的Segmental DTW拉平算法和具体流程。该算法通过引入语音识别中的DTW算法,匹配地震信号序列中的相似采样点,得到最佳匹配路径。然后基于最佳匹配路径求出最佳关键匹配段,将最佳关键匹配段做偏移,消除了同相轴过度拉伸或压缩的现象。经数据测试,该方法很好的实现了关键段同相轴的拉平,并保留了同相轴原本的地震面貌。3.针对叠前道集会出现缺失子道的问题,本文提出了一种基于分裂布里格曼迭代求解恢复地震信号目标函数的算法。该算法根据地震数据自身的结构特点构造合适的紧框架,通过有效的稀疏变换在变换域中利用部分的信息表示数据,利用分裂布里格曼迭代的算法求解构造的目标函数,既减少了计算复杂度有很好的恢复出缺失地震信号的信息。该方法在保持地震信号原有效信息的同时,能够很好的恢复出规则缺失和不规则缺失的地震信号。本文中道集优化方法应用于不同工区,从实际效果来看,对于噪声去除,多次波压制,同相轴拉平以及缺道信息恢复都有很好的效果,道集质量有明显提高。