时频谱分解技术是近年来发展起来的广泛用于油藏储层解释一种时频分析方法。随着对油气的发现与开采难度不断加大，需要对包括传统的时频谱分析方法在内的各种方法进行创新，以提高对地震资料储层预测的准确性。在常规时频分析方法的基础上，先研究一些新型频谱分解技术的方法和理论；然后将其用于某地区三叠系（砂岩体）的3D地震数据。主要的研究内容和创新点有：⑴.本文提出将盲信号处理中的独立分量分析算法与经验模态分解算法(EMD)融合形成的J-EMD算法.相比较EMD算法，论文研究的J-EMD算法具有一定优势，在一定程度上克服了EMD算法在应用中的缺陷。将EMD算法和J-EMD算法分别对于实际的3D地震资料应用效果进行对比，直接使用EMD算法分解的单个IMF分量不能有效识别油气信号频谱，证实了它的不足。而使用J-EMD算法，能够分离出独立的对油气敏感的IMF分量，提高对油气储层识别的可靠性。⑵.本文提出将广义S变换和较为稳健的ICA算法（JADE算法）相结合的方法来对地震数据进行频谱分解。地震数据经过时频谱分解后可以得到许多的单频数据体，这给地震数据的分析和解释工作带来了极大不便。本文提出的方法可以将地震信号在时频域内的不同单频体中提取对油气敏感的独立的频谱。某些独立频谱是多个单频的共同频率信息表示，反映的某种地质体的信息。因而这种方法可以有效的对实际的3D地震资料储层进行识别和预测，减少多解性。⑶.论文将S变换和分数阶Fourier变换结合，提出一种新的分数阶时频分析方法，即分数阶S变换，并推导出FRST的逆变换等性质。分数阶Fourier变换具有处理非平稳信号的能力，但由于仍然使用全局核函数，所得的分数阶Fourier谱没有时间信息，而分数阶S变换具有分数阶Fourier变换和ST的优点，可以对地震信号等非平稳、时变信号进行处理和分析，增强了S变换对信号时频分析的灵活性，具有广泛的应用前景。⑷.论文从三个方面研究了分数阶S变换在地震资料储层识别中的应用。一方面，研究了对3D地震资料中最优分数阶参数的估计。相比普通S变换，在3D地震资料的储层FRST单频切片中，该方法具有较好的效果。另一方面，针对在3D地震数据中最优分数阶参数估计存在的不足，提出了将FRST和盲信号处理中的复数cFastICA算法进行结合。不需要对地震资料的最优分数阶参数进行估计，利用不同的分数阶参数挖掘更多有效的地质体信息频谱，提取识别有效地质特征信息的独立频谱，提高对地震数据的解释效率。最后，将FRST用于油气储层下方的低频阴影的检测。同时，本文利用了FRST的多分数阶参数多旋转角度的优势，提出了利用ICA算法从多个分数阶参数、多个低频处的单频中提取出“低频阴影”的方法，增加了对储层识别的可靠性，提高了识别的效率。