La deconvolución de picos dispersos es uno de los problemas inversos más antiguos, que es una versión estilizada de la recuperación en la imagen sísmica. El objetivo de la deconvolución de picos dispersos es recuperar una aproximación de una medición ruidosa dada. Dado que la convolución destruye muchas frecuencias bajas y altas, esto requiere alguna información previa para regularizar el problema inverso. En este artículo, los autores continúan estudiando el problema de buscar posiciones y amplitudes de los coeficientes de reflexión del medio (SP&ARCM). En investigaciones anteriores, los autores propusieron un algoritmo práctico para resolver el problema inverso de obtener información geológica a partir del trazo sísmico, que fue nombrado. En el artículo actual, los autores mejoraron el método del algoritmo y lo aplicaron a datos reales (no sintéticos). En primer lugar, los autores consideraron el enfoque matricial y el enfoque de Evolución Diferencial para el problema SP&ARCM y mostraron que su eficiencia está limitada en este caso. En segundo lugar, los autores mostraron que el camino para mejorar se encuentra en la dirección de la optimización con regularización secuencial. Los autores presentaron cálculos para la precisión del caso y resultados experimentales de la convergencia. Los autores también consideraron diferentes parámetros de inicialización del proceso de optimización desde el punto de vista de la aceleración de la convergencia. Finalmente, los autores llevaron a cabo una aprobación exitosa del algoritmo en datos sintéticos y reales. El desarrollo práctico adicional del algoritmo estará dirigido a aumentar la robustez de su funcionamiento, así como a su aplicación en modelos más complejos de datos sísmicos reales. El valor práctico de la investigación radica en aumentar el poder de resolución del campo de ondas al reducir la contribución de la interferencia, lo que proporciona nueva información para el modelado sísmico-geológico.