在当前的油气地震勘探发展背景下,地震数据的质量和数量均给传统的地震数据处理带来了一定程度的挑战。如何快速有效且不施加人为参数干预的对大批量地震数据进行处理,是地震数据处理面临的新问题。本文从机器学习方法的统计学基础出发,将监督学习问题转变为风险函数的最优化问题。通过对自编码器和卷积神经网络学习模式的分析与总结,认为深层网络结构下的卷积自编码器具有更强的特征提取能力。本文对卷积自编码器网络结构进行了优化和改进,提出了一种多层、多模块的卷积自编码器。基于卷积自编码器深度神经网络的地震数据处理方法从地震数据的空间分布特征出发,将地震噪声压制和地震数据重建等问题视为不同环境下有效信号的提取问题。通过设计不同地质模型的地下速度结构,本文利用波动方程正演模拟构建了大量不同特征的地震数据训练集。卷积自编码器深度神经网络的训练过程中使用了L1范数下的损失函数和Adam优化算法,以增强算法的鲁棒性和提高计算效率。数值实验表明,训练后的卷积自编码器深度神经网络能够有效进行随机噪声压制、线性噪声压制、面波压制、地震数据重建以及同时进行地震数据重建和随机噪声压制。基于卷积自编码器深度神经网络的地震数据处理方法是一种数据驱动的方法,该方法避免了传统方法中数学模型的约束,不依赖人工控制的阈值输入,具有更高的处理效率。