地震勘探是探查地下油气资源储备情况的重要手段,作为重要的战略资源油气资源对于支持国民经济快速发展、保障国家能源安全具有十分重要的现实意义。与此同时,我国油气资源的后备可采储量少,特别是优质石油资源可采储量严重不足,我国面临的油气资源安全形势十分严峻。为破解我国目前面临的能源困境,亟需对埋藏在深层、薄层和不规则地层中的油气资源进行开发利用,从而也对勘探记录的质量提出了更高的要求。然而,由于采集环境和采集条件的影响,采集到的地震记录中往往混有大量随机干扰,表现出明显的“弱信号、强噪声”特征,噪声类型复杂且噪声水平较高,消减难度大,对记录的后续处理带来不利影响,因此,对于地震勘探资料中的随机噪声进行有效抑制,提升勘探记录的信噪比,在工业勘探中具有及其重要意义。针对于地震勘探记录中的复杂噪声消减问题,国内外研究人员提出了大量随机噪声消减算法,如维纳滤波、f-x预测滤波以及时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)等。然而,传统消噪算法对于复杂随机噪声的消减效果并不理想,往往出现噪声的压制不彻底、信号恢复精度低等问题。针对传统方法局限性以及勘探记录去噪需求,本课题将分形守恒定律(Fractal Conservation Law,FCL)同噪声平稳性特征相结合,提出了基于自适应分形守恒定律的噪声消减算法,并成功实现了对于复杂地震随机噪声的有效抑制。研究中从信号和噪声在平稳性方面的差异入手,设计了自适应的噪声消减框架,通过平稳性检验方法实现对于信号和噪声区域的辨识,获得关于信噪区域的可靠先验。在此基础上,利用FCL算法并结合信噪特征,自适应确定信号区域和噪声区域的滤波参数,实现对噪声部分有效压制和信号部分可靠重构,提高复杂勘探资料处理精度和智能化程度。为验证算法性能,利用提出的消噪方法对模拟记录和实际资料进行处理,并同经典消噪算法进行消噪性能比较。结果表明本文方法可有效提升处理记录信噪比,并恢复被强随机噪声淹没的弱反射信息。与对比方法相比,本文方法具有更强的噪声消减能力,恢复的信号在光滑性和连续性方面都具有明显优势,信噪比提升超过15d B。综上,本文的研究成果是对复杂勘探资料处理问题的一种积极尝试,可以为改进噪声消减算法相关研究提供帮助,具有较好的实际意义和应用前景。