随着油气藏复杂性的不断提高,多分量地震技术在地球物理勘探中发挥着越来越重要的作用。精确、稳定和高效的插值算法是获取高品质地震资料,降低综合勘探成本的关键。本研究将针对多分量地震数据重建算法中存在的问题,结合近年来新发展的信号处理方法开展研究。如何有效的描述多分量地震数据中不同分量信号间的相互关系是构建多分量联合处理算法的核心。解析的描述方法需要构建分量间物理关系的显式表达式,但是实际应用效果并不理想,因为简单的表达式很难精确的描述全部有效信息而复杂的表达式则会导致数值计算过程过于复杂。针对这一问题,本文将机器学习技术引入到数据重建中提出了基于K-SVD的多分量数据重建算法和基于Parallel Matrix Factorization的多分量数据重建算法。与解析算法不同,机器学习根据输入数据的统计学特征自适应的构建分量的隐式的映射关系,在减少计算复杂度的同时提高了数据重建的精度。基于机器学习的多分量地震数据重建需要求解一个复杂的最优化问题,选取合适的最优化参数至关重要。但是实际地震资料往往存在缺失数据和随机噪音,导致重建参数无法准确获取。本文首先基于数值模型测试总结了一些通用的求解参数。后将马尔科夫蒙托卡罗方法引入到数据重建中,在数据重建过程中对规则化权系数进行随机模拟,通过计算不同权系数的概率函数自适应的选取最优结果,减低了数据重建对于参数设置的依赖性,提高了算法稳定性。通过合成地震记录和实际地震资料测试,基于机器学习的多分量地震数据重建算法能有效的提高信号处理的精度,具有较好的工业应用前景。