目前非常规油气储层参数主要由叠前反演获得,而叠前反演的结果主要取决于叠前道集的质量,因此,对原始叠前道集(CRP道集)进行优化处理是提高叠前反演精度的重要手段。本文依据叠前道集质量的几个重要影响因素,通过对叠前道集数据进行Alpha(阿尔法)滤波、频谱补偿、道集拉平及振幅补偿等一系列处理流程。与此同时对比正演道集及优化前后叠前道集的AVO特征,发现优化后的叠前道集AVO特征与正演道集的AVO特征更加接近[1],提高了叠前道集的品质,优化后的叠前道集可以明显改善叠加数据及叠前反演的质量。