地震数据是油气勘探过程中人工激发地震采集到的地层反射信号,是复杂的非线性非平稳信号。地震勘探的目的是将地震数据成像,通过反射率分布来寻找地下油气藏。为提高油气开采效率、快速发现有效地震数据,信号处理技术是油气田开发的关键。本文针对地震信号去噪及其三维可视化进行了研究。由于复杂的地质构造和地表环境、勘探仪器干扰等不可避免的环境因素,地震采集到的数据中包含大量噪声,并且掩盖了有效地震信号。本文的研究对象是地震信号中不规则的随机噪声。由于地震信号频域很宽、噪声成因繁多等复杂因素,现有的地震数据随机噪声压制算法很多都存在弊端。本文研究了近年来被提出的经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)。该算法基于经验的频谱边界检测,构建小波滤波器组,将信号分解为多个模态。其检测方法采用对频谱尺度空间的聚类。经验小波变换与经验模态分解较为相似,都能够自适应地表示信号。但经验模态分解算法将一些信号模态分解后会产生模态混叠及包络拟合误差。本文首次将EWT应用于二维地震数据去噪中,并对比了经验模态分解、完备总体经验模态分解及经典的小波变换去噪算法压制地震数据中随机噪声的效果。结果显示二维EWT结合自适应阈值去噪算法对二维地震数据共炮点道集去噪后的信噪比最大,均方误差最小。数据三维可视化是应用计算机图形学直观、清晰地表现数据的特征。三维空间地震数据通常用于解释工作,但由于通用的SEGY格式地震数据的存储方式,读取十几GB的地震数据的速度会非常缓慢。本文基于面向对象的三维可视化对象库Open Inventor,研究并实现了构建层位数据的索引网格,在三维空间中渲染出高低起伏的层位数据;还研究了体数据的处理方式,其中海量数据管理(LDM)格式的文件具备体数据的多分辨率加载,其数据的八叉树结构和编码方式可实现高效随机访问。并使用多线程异步加载数据,在对大型地震数据三维可视化时,交互性非常好,而且分辨率高。最后在三维可视化系统中对比了去噪前后的数据和用matlab绘制的去噪后的地震数据。