噪声衰减是贯穿整个地震资料处理流程的重要工作,是提高地震信号信噪比的重要手段。为了满足地震资料定量解释的要求,噪声衰减方法在压制噪声的同时,尽量保护有效信号,保持相对完整的地震反射动力学特征。基于预测滤波的噪声衰减方法(如f-x反褶积)是目前工业界最常用的随机噪声压制方法之一,但是此类方法对噪声模型采用了两种相互矛盾的基本假设:该方法首先假设地震记录由有效信号和随机噪声相加而成,即所谓的加噪声模型。但是,在进行预测滤波时假设随机噪声可以由预测误差算子与地震数据褶积得到,即所谓的源噪声模型。两种不同的噪声模型降低了该方法的在理论上的严谨性和应用上的适应性,削弱了其去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了基于反演的随机噪声衰减方法。本方法将预测滤波算子作为反射结构约束引入反演系统,从地震记录中直接反演地震信号,避免了噪声模型的不一致性,增强了去噪能力,改善了保幅性能。地下结构的复杂性导致实际地震资料呈现明显的非稳态特征,为此,本文将基于反演的去噪方法扩展到非稳态地震数据的去噪处理,提出了基于整形正则化的非稳态地震信号反演方法。将本文方法集成开发到GeoEast地震资料处理系统中,并通过了第三方的严格测试。模型数据测试和实际资料试处理均表明,与基于预测滤波的噪声衰减方法相比,本文提出的两种方法具有更好的噪声压制和信号保持能力。