地震资料去噪一直是地震数据处理的重要内容,提高地震资料的信噪比是地震数据处理的首要任务。去噪时需要根据不同噪音的特点选择相应的方法。在压制随机噪音和相干噪音上,当前主要是根据地震数据在时窗上的预测性和特征图像来压制。Hankel矩阵的秩与数据中不同倾角同相轴的个数是对应的优势解决了当前特征图像法去噪的不足,所以本文研究基于Hankel矩阵的去噪方法。通过分解Hankel矩阵,得到奇异值谱,其中较大的奇异值对应相干性好的部分,而较小的奇异值对应数据中相干性差的部分。根据处理数据的特点,选择不同的降秩参数,就可以达到去除一定噪音,提高信噪比的目的。本文归纳优化了基于Hankel矩阵去噪的应用流程,提出了四种选取降秩参数的方法,根据处理数据的不同,应用中可以选择对应的方法进行选取降秩参数。选定降秩参数后,采用奇异值重构的低通、带通和高通滤波进行降秩重构。由于随机信号对应较小的奇异值部分,所以可以选取相干性较好的大奇异值进行降秩重构来压制随机噪音;由于面波具有低频、低速、能量大的特点,可以通过去除低频频率切片中最大的奇异值来压制数据中的低频相干噪音;对于采集过程中出现缺失道,构造矩阵的秩也会增加,缺失道对应奇异值较小的部分,通过降秩去除小奇异值部分来恢复缺失道,并通过迭代将恢复的缺失道信号的能量补偿到最好。模型测试和实际资料处理结果都表明,基于构造Hankel矩阵的方法进行压制噪音的有效性和实用性。总的来说,构造Hankel矩阵的方法能够有效地压制随机噪音,并且对信号数据有很好的保真度;能去除大部分的面波能量,并且与低通滤波法相比保留了低频有效信号;能够更好的恢复缺失道的数据,并且对处理数据进行较好的规则化。