地震谱分解技术将地震数据体从时间域转化到频率域,它提供了一种在频率域分析、解释地震数据的新途径。地震数据经谱分解后,生成振幅谱和相位谱。振幅谱可以识别地层的时间厚度变化,相位谱可以检测地质体横向上的不连续性。因此谱分解技术较常规地震技术能够获得更精细的地质体成像,这正是现在解决地层、岩性等复杂油气藏问题所需要的。同一地震数据体选用不同的谱分解算法,可能会产生不同的效果。谱分解算法的选择对谱分解结果很重要,但可供选择的算法很多,每种算法都有一定的优缺点,因此根据实际的需要选择合适的谱分解算法很重要。本文论述了谱分解的基本原理,详细介绍了比较常用的谱分解算法。为分析各个算法的优缺点,建立了简单的楔形模型,采用不同算法对楔形模型的正演结果进行谱分解,分析了时窗大小对短时傅里叶变换的时频分辨率的影响,并对比分析了短时傅里叶变换、连续小波变换、时频连续小波变化及S变换的时间、频率分辨率。利用楔形模型和断层模型分别讨论了影响谱分解效果的因素及谱分解在检测地质体横向不连续性上的优势。最后将谱分解技术应用到新农地区。通过对谱分解技术和应用研究得到了如下认识：(1)对同一地震资料,选择不同的谱分解算法,会得到不同的谱分解结果。因此熟悉工区资料的前提下,根据具体的地质任务,选择合适的谱分解算法,这样才会取得比较好的效果。(2)谱分解对地震资料数据有比较严格的要求,并不是所有的地震资料都适合做谱分解,因此在开展谱分解工作前,要严格按照要求对资料进行评估。(3)谱分解在改善地震分辨率上有一定的效果。谱分解技术结合地震波衰减理论和低频阴影可以对烃类进行预测,但这种效果一般是后验性的,即已知工区有油气显示,之后再分析谱分解结果看是否有效果,最后反推到实际应用中。因此,有的地方虽然通过谱分解表明有能量衰减及低频阴影现象,但不一定含有油气,即谱分解在烃类检测中存在多解性。为了解决这个问题,可以结合其它的储层预测技术来进行多方验证,降低勘探风险。(4)谱分解技术现阶段主要应用在叠后地震数据中,但叠前数据可能有更丰富的频率信息,这正是谱分解技术所需要的。因此,可以将谱分解技术应用到叠前地震数据中,结合AVO技术更好地实现烃类检测。