Con el avance de las técnicas de registro de petróleo, se han generado grandes cantidades de datos. Sin embargo, estos datos a menudo contienen una redundancia y ruido significativos. Los datos de registro deben ser desruidos antes de ser utilizados para el reconocimiento de registro de petróleo. Por lo tanto, este documento propone un algoritmo mejorado de análisis de componentes principales robusto (IRPCA) para la eliminación de ruido en datos de registro, que aborda los problemas de varios ruidos en la adquisición de datos de registro de petróleo y las limitaciones de los métodos convencionales de procesamiento de datos. El algoritmo IRPCA mejora tanto la eficiencia del modelo como la precisión de la recuperación de matrices de bajo rango. Esta mejora se logra principalmente mediante la introducción de la norma cero aproximada basada en la estructura de función fraccionaria y la adición de parametrización de núcleo ponderado y términos de penalización para mejorar la capacidad del modelo en el manejo de matrices complejas. La eficacia del algoritmo IRPCA propuesto ha sido verificada a través de experimentos de simulación, demostrando su superioridad sobre el ampliamente utilizado algoritmo RPCA. Luego presentamos un método de eliminación de ruido adaptado a las características de los datos de registro y basado en el algoritmo IRPCA. Este método implica primero la segregación de los datos de registro originales para adquirir información de fondo y de primer plano. La información de fondo se separa posteriormente para aislar el fondo factual y el ruido, resultando en los datos de registro desruidos. Los resultados indican que el algoritmo IRPCA es práctico y efectivo cuando se aplica a la eliminación de ruido en datos de registro reales.