在目前中国十四五规划开局以及新冠肺炎全球大流行后世界各国重启经济的大环境下,全球发展对能源的需求更是愈加旺盛,这将使得现有条件下寻找可用的地下油气藏变得越发困难。油气勘探开发事业的发展也迎来了新的机遇和挑战。由于大部分石油、天然气等资源深埋地下,如何精准地获取其位置分布信息在油气开发过程中占据着重要地位。由于野外采集得到的地震资料分辨率较低,需要经过一定的处理后才能得到高精度高质量的地质信息。如何提升地震资料的分辨率是地震勘探者们长期研究的一个问题。反褶积方法是地震资料处理领域中一种提升地震数据时间分辨率的常用手段。和其他方式的反褶积相比,谱模拟反褶积在处理非白噪化地震数据时有着明显优势。但在子波拟合的过程中,参数的微小变化就会导致求解子波波形的较大变化,造成反褶积结果不稳健、不可控等问题。为了更好地提升地震数据分辨率,本文首先在传统谱模拟反褶积的基础上,提出了一种基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积算法。该方法增加了地震子波频谱形态与雷克子波波形相同这一假设条件,从而降低了谱模拟过程中参数的影响,可稳健求解出形态可知的子波。该方法首先利用地震数据自相关实现地震数据子波的主频的求解,其次利用组合子波求解反褶积算子,并将算子作用于地震数据,以直观定量地提升数据的频域振幅谱,最终实现效果良好且稳健的谱模拟反褶积。进一步地,针对利用基于雷克子波的稳健谱模拟反褶积算法处理低信噪比的数据时需要设置更大的频谱提升程度这一问题,本文引入了长短时记忆神经网络,通过对反射系数序列不同频率响应之间的非线性关系进行提取,利用地震数据在中低频的信息对高频信息进行预测,实现对实际地震数据高频信息的提升,达到提高地震资料分辨率的目的。最后通过将这两种提升数据分辨率的方法应用到合成数据和实际工区采集的地震资料中,对分辨率提升结果进行对比分析,验证了所提出的提升地震数据分辨率方法的优势之处。