随着地震采集技术水平不断提高,勘探深度越来越深,地震数据中包含的地震信息愈加丰富。在深层地震勘探中,由于地震资料采集的条件限制和复杂地质条件等因素的影响,在原始的地震资料中会产生弱信号,即剖面中存在着较严重的随机噪声干扰有效信号,这会给地震资料的处理和解释带来困难。因此有必要对深层地震弱信号的增强方法进行研究,从而提升深层地震资料的质量,这也是勘探目标地震准确识别的基础性工作。本文论述了地震弱信号形成机制,开展了地震弱信号的增强方法研究,地震弱信号增强方法不是压制噪声就是增强信号,或者二者兼而有之。本文主要完成了以下研究工作:首先论述了地震弱信号形成机制和弱信号增强的常见方法思路,对比分析了几种常规地震弱信号增强方法的优缺点。详细研究了在高随机噪声背景下地震弱信号增强应用较广的方法:傅里叶变换、小波变换、曲波变换和字典学习等方法,这类方法都是从去除噪声的角度出发。小波变换方法是基于多尺度分析理论的一种方法,它能够比较好地展现局部特征,因此能够同时在时间域和频域拥有非常好的特征表现能力;而曲波变换拥有更多的尺度,因而具备了各项异性和方向特性,可以很好地处理地震数据边缘特性;字典学习方法在数据充足的情况下,能够通过构建字典,利用地震信号和噪声稀疏性不同,较好地实现信噪分离。根据随机共振理论化噪声为有效信号的思想,本文拟从随机共振的理论基础上研究在高随机噪声背景下地震弱信号增强的方法。根据随机共振理论的思想:在非线性作用下变噪声为有用信号,以提高其信噪比,拓宽了地震弱信号噪声增强的思路,从而找到一种新的方法对地震弱信号进行增强。在前人研究的地震弱信号增强方法理论基础上结合随机共振基础理论,开展基于随机共振基本理论的地震弱信号增强方法研究,建立了双稳态系统随机共振模型,并引入最优匹配理论和信号阵列理论,提出基于最优匹配阵列随机共振系统的地震弱信号增强方法(optimal matched array-stochastic resonance method,简称OMA-SRM)。随后运用小波变换、曲波变换、字典学习、随机共振和OMA-SRM等方法分别对地震数据进行去噪模拟实验,将所得到结果进行对比,分析这些方法下地震弱信号噪声压制增强效果。通过对二维sigmod理论模型、二维实际加噪数据、三维理论模型和三维叠后实际加噪数据进行对比测试,结果表明在高信噪比的情况下采用OMA-SRM方法的地震弱信号噪声压制增强结果相对最好,在信号增强能力上有突出优势。