地震数据处理 重点
地震数据处理重点整理
地震数据处理重点整理（个人观点）一、题型判断题20分/10个名词解释30分/5个简答题30分/3个计算题20分/2个二、名词解释1、地震剖面的“三高”：高信噪比、高分辨率和高保真度。
2、野外静校正：对陆上资料，把所有炮点和接收点位置均校正到一个公共基准面上以消除高程、低降速带和井深对旅行时的影响。
剩余静校正：野外静校正后，在地震数据中仍然残留有各种剩余静态时移，对这些的校正称为剩余静校正。
3、反褶积：沿时间坐标轴作用，通过压缩地震子波提高地震时间分辨率。
4、最小相位信号：是具有对相同振幅谱的物理可实现信号中相位最小的信号，或者说能量延迟最小的信号。
5、视波数：k=f/v,由于地震勘探是沿测线观测的，因此可以用视波长、视速度、视波数来描述地震波特征，可表示为k*=f/v*,其中k*为视波数。
6、预白化：为了解决带限问题，在地震信号的功率谱P（w）中，从低频到高频统一加一白噪。
7、子波整形反褶积：将不同相位的子波转变为最佳子波的反褶积。
8、速度分析：为叠加提供最佳叠加速度的方法。
9、静校正：存在地形起伏、低速带的厚度变化和速度的横向变化等，此时时距曲线发生畸变，对这些因素的校正，称为静校正。
10、动校正：在水平界面的情况下，从观测到的反射波旅行时中减去正常时差t，得到相当于自激自收的时间，这一过程叫做动校正。
11、正常时差：在界面水平时，对界面上某点以跑检距进行观测得到的反射波旅行时与自激自收观测的旅行时之差，称为正常时差。
12、拉伸畸变：动校正结果出现频率畸变，同相轴移向低频。
13、水平叠加：水平叠加是将CMP道集记录经NMO动校后叠加起来，目的是压制随机噪音，提高地震信噪比。
14、速度谱：把每一种速度所得的叠加结果并排显示在速度-双程零炮检距时间平面中，称此为速度谱。
15、速度扫描：应用一系列常速度在CMP道集进行动校正，并将结果并列显示，从中选出能使反射波同相轴拉平程度最高的速度作为NMO速度的速度分析方法称为速度扫描。
地震勘探资料的处理与解释
地震勘探资料的处理与解释一、引言地震勘探是利用地震波在各种介质中传播的特性，探测地下构造、岩性、矿床和地下水等物质的一种探测技术。
地震勘探是地质勘查、工程勘察和地震预测等领域中最重要的方法之一。
地震勘探资料处理与解释是地震勘探技术中非常重要的环节。
本文将从处理流程、数据处理方法及解释方法等方面进行阐述。
二、地震勘探资料处理流程地震勘探资料处理流程包括数据备份、数据预处理、数据校正、数据解释三个过程。
1.数据备份数据备份是将野外采集的原始地震信号数据进行复制备份存档，以便后续数据处理和解释使用。
2.数据预处理数据预处理过程主要包括数据导入、数据剪辑、数据切割、数据去反演等步骤。
其中：数据导入是将野外采集的原始地震信号数据导入到数据处理软件中，进行后续的数据处理和解释。
数据剪辑是将不相关的数据删除，只留下与勘探目的有关的数据，以提高数据处理的精度和效率。
数据切割是按照一定的时间间隔将采集的地震信号数据分为多个时间窗口，以便后续的数据处理和解释。
数据去反演是去除地面反射波和地下因受到地面影响而引起的表面波、散射波等干扰信号，强调地下直达波的信号，提高勘探的分辨率。
3.数据校正数据校正是将预处理后的数据进行一系列的校正处理，以便对数据进行精细的解释。
其中：时差校正是将不同检波点接收到的地震信号数据进行时差校正，以将所有检波点接收到的地震信号数据时限一致。
幅值校正是将地震信号数据进行幅值校正，以消除由于不同检波器灵敏度的差异引起的幅度变化，提高数据处理的精度。
补偿校正是针对地下介质的补偿，以消除由于介质特性所引起的干扰信号，提高数据解释的精度。
四、数据处理方法1.频率域反演法频率域反演法是一种频率域处理技术，可以有效地显示地下介质的频率特征。
通过对勘探目标的频率响应进行分析，可以得到地下介质的速度、厚度、密度，以及存在于介质中的岩性、构造等信息。
2.三维成像法三维成像法是一种立体成像技术。
它通过对不同方向、不同深度的地震数据进行综合分析，构建三维勘探图像，以方便勘探人员对地下构造、岩性和矿藏等信息进行快速准确的判断和解释。
地震监测技术中的数据分析与处理技巧
地震监测技术中的数据分析与处理技巧地震，作为自然灾害中最具破坏力的一种，常常给人们带来无尽的痛苦和不安。
地震监测技术则是化解这种威胁的重要手段。
在地震监测中，数据分析与处理技巧起着关键作用。
在本文中，我将从地震数据的处理和分析入手，讨论地震监测技术中的数据分析与处理技巧。
一、地震数据的预处理地震数据在采集过程中难免会受到各种外界干扰，为了提高地震数据的质量，需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是滤除噪声、去除趋势等干扰因素。
常用预处理方法包括：1. 中值滤波。
中值滤波是一种有效的滤波方法，它可以在不丢失信号信息的前提下去除噪声。
中值滤波的基本原理是将信号中的每个元素都替换为它们邻域元素的中值。
2. 带通滤波。
带通滤波是一种针对特定频率段的滤波方法。
在地震监测中，带通滤波常用于去除自然地震和人工干扰信号之间的频率干涉。
3. 偏差消除。
在地震监测中，通常会采用两个或多个地震监测仪器对同一个目标进行监测。
由于仪器之间存在差异，因此需要通过偏差消除来消除这些差异引入的误差。
二、地震数据的分析地震数据的分析是地震监测中的重要步骤。
地震数据分析可以为地震监测提供更多的信息，帮助地震学家进行更加准确的预测和分析。
下面列举一些常见的地震数据分析方法。
1. 能量谱分析。
地震信号是一种复杂的信号，但可以通过将它们转换为频域内的信号来进行分析。
能量谱分析将地震信号转换为其频率分量，进而计算出它们在不同频率下的能量。
2. 时序分析。
时序分析是一种将地震信号转化为时间序列的方法。
通过时序分析，可以计算出地震信号的平均值、方差、标准差等统计数据。
3. 滑动平均法。
滑动平均法是一种平滑地震信号的方法。
它的基本原理是将一组数据点的平均值作为该点的值，以减少噪声的影响。
三、地震数据的模型拟合地震监测中，模型拟合是一种常见的数据处理方法。
地震数据模型拟合的目的是对地震信号进行建模，将其表示为某种数学模型的形式。
这种方法不仅可以减少误差，而且可以提供更准确的预测。
地震资料处理复习总结(第1-6章)
《地震勘探资料处理》第一章～第六章复习要点总结第一章 地震数据处理基础一维谱分析数字地震记录中，每个地震道是一个按一定时间采样间隔排列的时间序列，每一个地震道都可以用一系列具有不同频率、不同振幅、相位的简谐曲线叠加而成。
应用一维傅里叶变换可以得到地震道的各个简谐成分；应用一维傅里叶反变换可以将各个简谐成分合并为原来的地震道序列。
连续函数正反变换公式：dt et x X t i ωω-∞∞-⎰=)()(~ 正变换 ωωπωd e X t x t i ⎰∞∞-=)(~21)( 反变换 通常由傅里叶变换得到的频谱为一个复函数，称为复数谱。
它可以写成指数形式 )()()(|)(~|)(~ωφωφωωωi i e A e X X ==式中)(ωA 为复数的模，称为振幅谱；)(ωϕ为复数的幅角，称为相位谱。
)()()(22ωωωi r X X A +=，)()(tan )(1ωωωφr i X X -=（弧度也可换算为角度）离散情况下和这个差不多（看PPT 和书P2-3）一维傅里叶变换频谱特征：1、一维傅里叶变换的几个基本性质（推导）线性 翻转 共轭 时移 褶积 相关（功率谱），P3-72、Z 变换（推导）3、采样定理 假频 尼奎斯特频率，tf N ∆=21二维谱分析二维傅里叶变换),(k X ω称为二维函数),(t x X 的频——波谱。
其模量|),(|k X ω称为函数),(t x X 的振幅谱。
由),(k X ω这些频率f 与波数k 的简谐成分叠加即可恢复原来的波场函数),(t x X （二维傅里叶反变换）。
如果有效波和干扰波的在f-k 平面上有差异，就可以利用二维频率一波数域滤波将它们分开，达到压制干扰波，提高性噪比的目的。
二维频谱产生空间假频的原因数字滤波在地震勘探中，用数字仪器记录地震波时，为了保持更多的波的特征，通常利用宽频带进行记录，因此在宽频带范围内记录了各种反射波的同时，也记录了各种干扰波。
地震监测数据预处理与异常检测方法
地震监测数据预处理与异常检测方法地震是一种常见的自然灾害，给人类社会带来了巨大的破坏和损失。
为了准确、及时地监测和预测地震活动，科学家和工程师们采集并分析大量的地震监测数据。
然而，地震监测数据本身具有复杂性和噪声，需要进行预处理，并通过异常检测方法提取有用信息。
地震监测数据预处理是指对原始地震数据进行清洗、滤波和校准等处理，以消除噪声、修正偏差，使得数据能更好地反映地震活动的真实情况。
常见的预处理方法包括低通滤波、高通滤波、平滑滤波和去趋势等。
首先，低通滤波可以去除高频噪声，使得数据更加平滑。
高通滤波则能够去除低频干扰，有效提取地震信号。
其次，平滑滤波可进一步消除数据中的尖锐噪声和异常值。
最后，去趋势操作能够消除数据中的长期漂移，使得数据保持稳定。
这些预处理方法有助于提高地震数据的质量和可靠性，为后续的异常检测奠定良好基础。
异常检测是通过比较地震监测数据的统计特征和模型预测，识别出与正常地震活动不符的异常事件。
常用的异常检测方法包括统计学方法、机器学习方法和时间序列分析方法等。
统计学方法可以通过计算数据的均值、方差等统计指标，来判断其是否与正常情况有显著差异。
机器学习方法利用训练数据集建立地震活动的模型，通过对新数据进行对比，检测出异常事件。
时间序列分析方法通过对地震数据进行分析和建模，检测出偏离模型的异常情况。
这些异常检测方法能够快速、准确地识别地震异常事件，为地震预测和预警提供重要依据。
地震监测数据预处理和异常检测方法在地震监测和灾害预警系统中具有重要作用。
首先，通过预处理能够去除数据中的噪声和偏差，准确地反映地震信息，提高数据的准确性和可靠性。
其次，异常检测方法能够及时发现地震活动中的异常情况，为灾害预警提供重要依据。
例如，在地震预警系统中，当检测到异常地震活动时，可以及时发出警报，提醒人们采取适当的措施，减少地震带来的损失。
然而，地震监测数据预处理和异常检测方法也面临一些挑战。
首先，地震活动具有突发性和不确定性，数据中可能存在多个异常事件，如何准确、全面地捕捉这些异常是一个难题。
《地震资料数字处理》复习
《地震资料数字处理》复习地震资料数字处理围绕以下三方面工作：1、提高信噪比；2、提高分辨率；3、提高保真度。
一、提高信噪比的处理1、原理利用噪声和信号在时间、空间、频率和其他变换域中的分布差异，设计滤波因子，将噪声进行压制。
2、处理顺序提高信噪比包含消除噪声和增强信号两部分内容。
消除噪声一般在叠前的各种道集上进行，主要针对规则干扰如多次波和面波等，增强信号一般在叠后剖面上进行，主要针对随机噪声。
3、随机噪声是指没有固定的频率、时间、方向的振幅扰动和震动，其成因大致是来自环境因素、次生因素和仪器因素，其中次生干扰的强度与激发能量有关。
随机噪声在记录上表现为杂乱无章的波形或脉冲，在频率上分布宽而不定，在空间上没有确定的视速度。
随机噪声的随机性与道间距有关，如果道间距减小到一定程度，许多随机噪声表现出道间的相干性，当道距大于随机噪声的相干半径才表现出随机性。
4、一维滤波器（伪门、Gibbs现象）频率滤波器是根据信号和噪声在频率分布上的差异而设计时域或频域一维滤波算子。
它压制通放带以外的频率成分，保留通放带以内的频率成分。
Gibbs现象是由于频率域的不连续或截断误差引起的，通放带和压制带之间设置过渡带可克服此现象，设计滤波器就是控制过度带的形状和宽度。
5、二维滤波器二维滤波是根据有效信号和相干噪声在视速度分布上的差异，来压制噪声或增强信号。
通常用来压制低视速度相干噪声，在f-k平面上占据低频高波数区域。
二维滤波比较容易产生蚯蚓化现象，而且混波相现象明显，在空间采样条件不满足或陡倾角的情况下受到空间假频的影响，一般常用于压制一些规则干扰，如面波和多次波等。
6、频率-波数域二维滤波实现步骤：（1）把时间和空间窗口里的数据变换到f-k域；（2）在f-k域，通过外科切除，按径向扇形划分压制区C(乘振幅置零)、过渡区S（乘振幅置0至1变化）、通放区P (乘振幅置1) ；（3）从f-k域反变换到t-x域。
8、数字滤波有两个特殊性质：（1）数字滤波由于时域离散化会带来伪门现象，（2）由于频域截断会造成吉卜斯现象。
地震波形数据的处理和分析
地震波形数据的处理和分析1. 引言2. 数据采集3. 数据预处理- 数据格式转换- 数据降噪- 数据校正4. 数据分析- 时域分析- 频域分析- 时间-频率分析5. 结束语1. 引言地震是地球上的一种常见自然灾害，它可能造成巨大的生命和财产损失。
地震波形数据的处理和分析是了解地震活动和预测地震可能性的关键步骤。
本文旨在介绍地震波形数据的处理和分析方法，帮助科研工作者更好地利用这些数据来研究地震活动和预测地震可能性。
2. 数据采集地震波形数据的采集通常使用地震仪。
地震仪通常由三个基本部分组成：传感器、记录器和电源。
传感器用于测量地震波，将其转换为电信号。
记录器接收来自传感器的信号，并将其记录在磁带、磁盘或计算机存储器中。
电源用于提供记录器和传感器所需的电力。
3. 数据预处理处理地震波形数据的首要任务是对其进行预处理。
地震数据预处理可以分为数据格式转换、数据降噪和数据校正三个部分。
- 数据格式转换地震数据采集器通常会以其自己的格式存储数据。
因此，在使用数据之前，必须将其转换为统一的格式。
这通常需要使用专业软件或自己编写的代码来完成。
- 数据降噪地震波形数据通常包含许多各种各样的噪声，并可能出现一些异常值或目标外的信号。
因此，需要降低噪音，以使信号更加清晰。
常用的降噪方法有滤波、去除基线漂移等。
- 数据校正校正是指将原始地震波形数据转换为标准的地震量，例如位移、速度或加速度。
地震波形数据的校正可通过对地震仪的灵敏度和响应函数进行测量来完成。
4. 数据分析地震波形数据的分析涉及到时间域分析、频域分析和时间-频率分析。
- 时域分析时域分析是分析地震波形数据的时间特性。
时域分析方法通常包括峰值、振幅、半周期等。
- 频域分析频域分析是分析地震波形数据的频率特性。
这可以通过将波形数据转换为频谱来实现。
最常用的频域分析方法是傅里叶变换。
- 时间-频率分析在许多情况下，需要分析地震波形数据的时间和频率特性。
这可以通过使用小波分析完成。
地震数据处理报告
地震数据处理报告地震是一种极具破坏性的自然现象，对人类的生命和财产安全造成巨大威胁。
为了更好地预防和减少地震灾害带来的损失，对地震数据进行处理和分析是至关重要的。
本报告将介绍地震数据处理的方法和步骤，并利用实际的地震数据进行分析和讨论。
一、地震数据处理的方法和步骤：1.数据收集：从地震监测站点收集地震数据，包括地震震级、震中位置、震源深度、地震波形等。
2.数据预处理：对原始地震数据进行预处理，包括去除无效数据、噪声滤波和数据校正等。
这些步骤可以提高数据质量，为后续分析做好准备。
3.数据分析：根据收集到的地震数据，进行各种分析和计算，包括震级评定、地震波传播路径的推测、震源机制的研究等。
这些分析可以更好地了解地震的特征和规律。
4.数据可视化：将分析得到的结果以图表的形式展示出来，便于理解和传播。
常用的可视化方法包括地震波形图、震中分布图、震级时间图等。
5.数据存储和共享：将处理后的地震数据保存在数据库中，方便以后的研究和参考。
同时，可以将结果分享给相关的科研人员和公众，提高地震预警和应急救援的能力。
二、地震数据分析和讨论：根据实际的地震数据，我们选取了次地震的震中位置（经度：120.05度，纬度：30.00度）和震级（7.0级）。
通过分析地震波形图，我们发现地震波传播方向主要为东西向，表明地震震源可能位于南北断裂带。
同时，我们通过分析地震震级时间图，发现该地震具有较长的持续时间，震级变化范围较广。
这可能意味着地震活动较为活跃，需要引起足够的重视。
根据震级和震中位置，我们还可以进一步研究地震的震源机制。
通过震源机制分析，可以了解地震发生的原因和机制，进而预测未来地震的可能性和影响范围，对地震风险评估和应对策略的制定具有重要意义。
三、结论和建议：通过地震数据处理和分析，我们对该地震的特征和规律有了更深入的了解。
基于此，我们提出以下建议：1.加强地震监测网络的建设，提高地震数据的采集和处理能力。
2.加强地震救援和灾害应对能力，提高公众的地震意识和自救能力。
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1.一维傅里叶变换及其应用：傅里叶变换是地震数据处理的主要数学基础。
它不仅是地震道、地震记录分析和数据滤波的基础，同时在地震数据处理的各个方面都有着广泛的应用。
2.采样定理：设x(t)是连续的时间函数，x(t)的最高截止频率为fn，则可用采样间隔为Δt=1/2fn的离散序列X(nΔt)唯一的确定。
采样过程：从模拟地震信号到数字地震信号的过程。
采样间隔/采样率：采样所用的时间间隔。
3.数字滤波：利用频谱特征的不同来压制干扰波，以突出有效波的方法。
4.频率域滤波的步骤：①对已知地震道进行频谱分析；②设计合适的滤波器：为了滤去干扰波的频谱成分，应当设计一个带通滤波器，保留有效波频率，把干扰波频率成分滤掉；③进行滤波运算；④对输出信号谱X(w)进行傅里叶反变换，便得到滤波后的输出X(t).5.相位性质：最小相位也叫相位滞后或最小能量延迟，实际上最小相位滞后是指频率域，而最小能量延迟则是指时间域而言。
最小能量延迟子波：能量聚集在首部；最大能量延迟子波：能量集中在尾部；混合延迟子波：能量聚集在中部。
6.褶积滤波的物理意义：单位脉冲响应：在时间域的表示方法中，令一个单位脉冲通过一个滤波器，然后观测滤波器的输出，这个滤波器输出的自然过程曲线称为滤波器的脉冲响应。
也称滤波器的时间特性。
褶积滤波的物理意义：它相当于把地震信息x(t)分解为起始时间、极性、幅度各不相同的脉冲序列，令这些脉冲按时间书序依次通过滤波器，这样在滤波器的输出端就得到对输入脉冲序列的脉冲响应，这些脉冲响应有不同的的起始时间、不同的极性和不同的幅度（这个幅度是与引起它的输入脉冲幅度成正比的），将它们叠加起来就得到滤波后的输出x(t).7.数字滤波的特殊性质：离散性：数字滤波是对离散的信号进行运算，这是所谓的离散性；有限性：在数字计算机上进行计算时，滤波因子不可能无穷项，而是取有限项，这就是所谓的有限性。
8.产生“伪门”原因：由于对A离散采样造成的，可以证明“伪门”在频率域出现的周期为A，为了避免“伪门”造成的影响，可以适当的选择采样间隔A，使第一个“伪门”出现在干扰波的频谱范围之外。
9.波谱：以任何一种形式展示电磁辐射强度与波长之间的关系，叫波谱。
波数：波长的倒数。
K0=1/λ二维频率-波数域中的二维频率-波数谱（简称二维频-波谱）分析是对地震波场进行分析的重要手段，它是建立在二维傅里叶变换的基础上。
10.空间假频：频率不变，倾角越大或者倾角不变，频率越高越容易产生空间假频。
产生条件：地震信号的频率f一定时，地震信号倾斜时差δt越大，其频-波振幅谱中的波数k0也越大，而当地震信号频率f 增大时，具有相同倾斜时差δt的地震信号的频-波振幅谱中的波数k0随之增大，当频率f增大到某一个门槛频率fmax时，便开始产生空间假频。
11.二维滤波器的设计：一般二维滤波是指对于波动函数X(t,x)所进行的频率-波数域滤波。
这时设计的滤波因子是时间-空间的函数h(t,x)，滤波过程类似一维滤波在时间-空间域，可用二维褶积公式表示A. 12.共中心点CMP叠加及叠后处理流程图：野外采集地震数据-解编-预处理-反褶积-抽CMP道集-速度分析-动校正-CMP水平叠加-叠后时间深度偏移。
13.共中心点叠加优点：①压制多次波；②压制规则干扰波；③压制随机噪声。
综上，共中心点叠加可以有效地压制各种干扰波，增强有效波，使地震剖面的信噪比明显提高，掀桌改善地震剖面的质量。
14共中心点水平叠加存在的问题：当反射界面为弯曲界面时，其反射旅行时存在如图1所示的畸变；当反射界面为，其射旅行时发生如图2所示的畸变；当覆盖介质速度横向变化时，其反射旅行时存在如图3所示的畸变；当覆盖介质速度各向异性时，其反射旅行时存在如图4所示的畸变.15.块状介质模型地震数据处理的特点：①介质呈块状分布，它不仅有顶部和底部界面，而且其侧面也由断层面或岩层界面所封闭；②由于剧烈的构造运动作用，界面往往呈弯曲界面，界面陡、倾角较大；③介质速度往往沿水平方向变化较快。
16.共反射点CRP叠前处理基本流程图：野外采集地震数据-解编-预处理-反褶积-抽CRP道集-层速度场-速度深度模型-叠前深度偏移①②③④⑤⑥⑦1.预处理：指地震数据处理前的准备工作，是地震数据处理中的重要基础工作，一般定义为将野外采集的地震数据正确加载到地震资料处理系统，进行观测系统定义并对地震数据进行编辑和校正的过程。
预处理包括：数据解编、格式转换、道编辑、观测系统定义等工作。
2.解编：就是按照野外采集的记录格式将地震数据检测出来，并将时序的野外数据转换为道序数据，然后按照道和炮的顺序将地震记录存放起来。
3.野外观测系统定义：观测系统就是以野外文件号和记录道号为索引，赋予每一个地震道正确的炮点坐标、检波点坐标，以及由此计算的中心点坐标和面元序号，并将这些数据记录在地震道头上或观测系统数据库中。
观测系统定义一般由炮点定义、检波点定义和炮点与检波点关系模板定义三部分组成。
4.真振幅恢复：地表地震记录的振幅不仅反映了地层界面的反射系数，而且还与地震波的激发、传播和接收等因素有关。
这些因素包括地震波的激发条件、接受条件、波前扩散、吸收、散射、投射损失、微曲多次波，入射角的变化、波的干涉和噪声等。
真振幅恢复的目的是尽量对地震波能量的衰减和畸变进行补偿和较正，主要包括波前扩散能量补偿、地层吸收能量补偿和地表一致性能量调整。
5.均匀介质的波前扩散：当地震波在地下均匀介质中传播时，波前面是一个以震源为中心的球面，震源发出的总能量逐渐分散在一个面积不断扩大的球面上，单位面积上的能量密度逐渐减小，地震波振幅不断减弱。
6.波前扩散因子：均匀介质中波前扩散所引起的地震波振幅衰减因子，简称波前扩散因子。
7.地层吸收能量补偿：当地震波在地下介质中传播时，由于实际的岩层并非完全弹性，岩层的非完全弹性使得地震波的弹性能量不可逆转地转化为热能而发生消耗，因而使得地震波的振幅产生衰减，这种由于介质的非完全弹性而引起的地震波振幅衰减现象称为吸收。
8.均匀介质的吸收：根据粘滞弹性理论可知，由均匀的非完全弹性介质所产生的吸收作用，将使地震波的振幅随着传播距离的增大而呈指数衰减。
9.实际地震资料处理中常用品质因子Q来描述地震波的衰减，其意义是地震波在传播一个波长距离后，原来储存的能量E与所消耗能量E之比，即：可见在非完全弹性介质中，地震波的高频成分比低频成分衰减的更快。
①②③④⑤⑥⑦1.反褶积：又称反滤波，为了从与干扰混杂的地震信息中把有效波提取出来，则必须设法消除由于水层、地层等所形成的滤波作用，按照这种思路所提出的消除干扰的办法称为反滤波，即把有效波在传播过程中所经受的种种我们不希望的滤波作用消除掉。
目的：通过压缩子波长度，减弱子波干涉效应，提高地震信噪比，提高垂直分辨率；消除多次波。
2.子波的求取：①直接观测法（只适用于海上地震勘探）；②自相关法：设白噪反射系数为γ(t)，在反射系数的假设下，子波的自相关近似等于地震记录的自相关，子波的振幅谱近似等于地震记录的振幅谱；③多项式求解；④利用测井资料求子波的方法；⑤对数分解法。
3.最佳维纳滤波：又称最小平方滤波，是数字滤波中的一大类滤波方法，它是在滤波器实际输出与期望输出的误差平方和为最小的情况下，确定滤波器的滤波因子的。
4.预测反褶积主要参数：5.预测反褶积原理：根据地震记录一次反射和干扰的信息预测出纯干扰部分，再由包括一次波和干扰的地震记录中减去纯干扰部分，得到消除干扰后的一次反射信号，以消除一次反射后面的海上鸣震等多次波的干扰。
6.自噪声：指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
①②③④⑤⑥⑦1.动校正：将不同炮检距的反射时间校正到零炮检距反射时间的过程。
2.动校正拉伸：地震记录上的子波由若干个离散点组成，在动校正过程中，各个离散点动校正量不同，动校正之后的子波将不再保持原来的形态，子波形态发生相对畸变，习惯上，把数字动校正造成的波形拉伸称为动校正拉伸。
拉伸对叠加的影响：动校正引起波形畸变，破坏了动校正后共中心点道集上同相轴的相关性，降低了共中心点叠加的质量，其对叠加结果的纵向分辨率尤为有害。
克服的方法：外切除，对拉伸系数大于某个百分比的地震数据进行切除。
3.水平叠加：将不同接收点接收到的来自地下同一反射点的不同激发点的信号，经过动校正后叠加起来，这种方法可以提高信噪比，改善地震记录的质量，特别是压制一种规则干扰波效果最好。
存在问题：①当动校正存在剩余时差时，水平叠加降低了地震信号的分辨率；②倾斜界面情况下，共中心点道集不再是共反射点道集；③复杂构造情况下，反射波时距曲线不再是双曲线；④叠加剖面的振幅是不同入射角反射振幅的平均，不等于零炮检距反射振幅。
4.自适应水平叠加：基本原理：地震记录道的质量在空间和时间上都会有差异，可以根据它们在空间和时间上质量的差异来控制它们参与叠加的成分，这可以通过对每个地震道上随时间乘上不同的加权系数来达到。
用最小平方法原理来确定加权系数。
计算步骤：①②③④⑤⑥⑦计算标准道；②计算加权系数；③地震道加权；④对加权后的地震记录进行叠加，得到自适应加权叠加的地震道S(t)。
基本思想：如果使质量好的地震道参与叠加的成分多，质量差的地震道参与叠加的成分少，质量很差的地震道不参与叠加，这样叠加效果将会得到改善，这就是自适应叠加的基本思想。
①②③④⑤⑥⑦1.静校正：是校正以及消除由于地表高程和地下低、降速带变化对于反射波旅行时的影响。
校正信息来源于两个方面：一是野外测量和观测的数据，包括地面高程数据、井口检波器、记录时间、微测井和小折射数据等；二是根据初至波时间和地下反射信息求取静校正量，前者称为基准面校正或野外静校正，后者称为初至波折射静校正和反射波地表一致性剩余静校正。
2.地表一致性：其含义是某一地震道的静校正量只与检波点的地表位置有关，也就是说共炮点道集有着相同的炮点静校正量，共检波点道集有着相同的检波点静校正量，而与地震道的炮检距、地震波的入出射角等因素无关。
3.基准静校正：也称野外静校正，就是将在地表采集的地震记录校正到基准面上，消除地表高程的风化层对地震记录旅行时的影响。
实现步骤：①剥去风化层的影响，这种消除风化层影响的校正称为风化层校正；②再将地震记录时间由风化层的底界校正到参考基准面上，这种消除高程影响的校正称为高程校正。
4.初至折射静校正：风化层的速度低于下伏地层的速度，因此地震记录上能够记录到来自风化层底界的折射波，一般情况下，折射波先于地下反射到达地表，我们能够比较容易地从地震记录中识别折射波，进而拾取到折射波的初至时间。
初至时间中包含风化层厚度和速度的信息，利用这些信息所进行的静校正，通常称为折射静校正。
5.加减法折射静校正步骤：①拾取初至时间Tabcd、Tdefg和Tabfg；②计算T+、T-，T+=Tabcd+Tdefg-Tabfg，T-=Tabcd-Tdefg+Tabfg；③折射波截距时间tob=t+，基岩速度Vb=2x/(t- - t+)；④估计风化层速度Vw；⑤计算风化层厚度；⑥计算D点的基准静校正量。