地震资料去噪和压制多次波是地震数据处理的重要内容。在矿区、厂区等特殊环境进行地震数据采集时,经常会受到周围机械设备、高压电干扰等强噪声影响,致使地震记录噪声干扰严重,资料品质低下。由于机器噪声本身固有的特点,常规去噪方法在此已无法适用,需要寻求新的处理技术。另外,在压制多次波方面,基于波动方程的方法现已成为压制多次波的主流技术,其中多次波自适应相减是关键步骤。而盲信号处理技术作为目前信号处理中最热门的学科之一,具有可靠的理论基础和许多方面的应用潜力。其中自适应噪声抵消和独立分量分析技术作为盲信号处理的主要技术,目前在语音处理、生物医学等领域得到广泛的应用。本文重点研究了盲信号处理技术在消除机器噪声和多次波自适应相减两个方面的应用,其主要研究内容:(1)对地震资料的常规去噪方法进行分析总结,并对地震信号与机器噪声特征进行全面的分析研究。(2)研究学习盲信号处理技术的理论基础,掌握其基本原理;对各种算法的具体步骤进行详细研究并且重新推导公式;编制用于地震数据去噪的算法程序。(3)对常规多次波自适应相减方法进行研究总结,得出要求多次波与一次波正交是导致算法低效的主要原因。(4)重点研究基于独立分量分析的自适应相减算法,通过程序实现对数据进行处理,并与常规方法的结果进行比较分析。取得的主要创新点及成果:(1)提出利用自适应噪声抵消技术消除机器噪声的方法,并针对常规技术存在的不足,提出了一种改进的算法。(2)首次引入基于频域和时域两种独立分量分析方法用于地震数据去噪,针对频域算法分离结果存在振幅、排序模糊性问题,提出切实可行的解决方案,综合验证表明方法的有效性和优势。(3)提出了一种多次波自适应相减的优化方案,即通过拟多道匹配滤波技术改善波形匹配问题,再由独立分量分析方法来分离一次波和多次波以避免正交性问题。理论分析及资料处理表明该技术可以大大改善消除多次波的效果,并能很好保持一次波的有效能量。