面对油气需求量持续增大、油气勘探越来越多地面向深层复杂油气藏的局面,工业界对地震信号处理水平提出了更高的要求。地震子波盲提取和反褶积一直以来是地震信号处理的重要课题。地震子波的提取是波阻抗反演及正演计算的基础,反褶积处理则关乎地震剖面的分辨率。基于高阶累积量的地震子波盲提取算法只需对反射系数做少许统计假设,便能够在地层信息未知的情况下获取地震子波,而且无需对地震子波的相位做先验假设,一直以来受到广泛关注。该算法将导致一个高维度的优化问题,因此用非线性寻优算法求解是适宜的。本文学习研究了多重模拟退火算法（Coupled Simulated Annealing）,它是对经典SA算法的富有意义的改进,它的特征是利用转移概率将多个寻优历程耦合在一起。在多重模拟退火算法的多个子算法中,CSA-M算法性能是最突出的,它的自适应调节机制能显著降低对初始温度参数设置的敏感性,能有效避免参数调优的负担。同时它自身具有的可并行特征使其能用多线程的方式执行,不会因为增多了寻优历程而明显增大计算时间。本文的实验表明用CSA-M算法求解以高维度优化为特征的高阶累积量地震子波盲提取问题是有效的,且能有效抵抗噪声干扰。对于反褶积问题,本文以反射系数的稀疏性为突破口,将稀疏恢复领域的非凸型L_1/2正则化理论引入反褶积处理算法,并首先在平稳地震信号处理上证实了它的有效性,和常规的L₁正则化相比,它有较好的抗噪声能力以及对正则化参数的良好适应能力,有助于保护弱反射系数。考虑到地下介质的非弹性特征,本文将L_1/2正则化进一步发展到对非平稳地震信号的处理上,在能获取Q值的情形下,该方法是非常有效的,能有效消除地层滤波和子波对反射系数的影响。本文进一步考虑到了在实际工作中地震子波可能无法准确获取的问题,并发展了输入子波不准确情形下的反褶积算法,基于的思想是块坐标下降算法。在L_1/2正则化约束下,通过对一维和二维模型的测试,本文证实了该算法能同时恢复地震子波和地震反射系数,进而为该算法在实际场景下工作开辟了可能性。