时频分析技术是地震资料处理与解释中常用的技术之一。与传统的的时频分析方法相比较,希尔伯特黄变换(简称,HHT)在处理非线性和非平稳信号时有很大的优点。HHT的主要组成部分为经验模态分解(简称,EMD)和希尔伯特变换,EMD能根据信号本身所具有的特征进行分解,得到一系列固有模态函数,但是它同时也存在端点效应和模态混叠两个比较严重的问题。为解决这两个问题,本文给出了相应的改进的方法。针对端点效应问题,本文利用镜像延拓法、多项式延拓法和径向基神经网络预测法对其进行改进。针对模态混叠问题,本文给出了包括集合经验模态分解(简称EEMD),互补集合经验模态分解(简称CEEMD)和均值约束下的EMD三种改进方法。EEMD和CEEMD通过向原始信号中加入Gauss白噪声,改变信号的连续性和极值的特征,从而避免了模态混叠现象;均值约束下的EMD是对信号的包络线求取方式进行约束,使其能检测到信号中较为微弱的变化,以此来改变对信号的分解效果。基于改进后的HHT,本文尝试了其在地震资料解释及储层预测方面的应用。首先利用HHT处理井旁地震道,进行沉积旋回划分,以此来对地层的横向发育情况进行研究,不再受测井资料的限制;利用EMD将地震信号分解成多个不同尺度的固有模态函数(简称,IMF),然后利用Hilbert变换得到各个分量的三瞬属性;将改进后的EMD用于地震资料分频处理,得到不同频率范围的剖面,将其中的高频剖面转换成瞬时相位剖面,不仅分辨率得到提高且能更清晰的反映地质体的横向变化情况,有利于地震资料的精细解释;储层预测的常用手段是地震属性技术,不同尺度的属性对于地质目标的识别能力也不相同,本文利用改进后的EMD算法对地震数据进行处理,提取了不同尺度的属性,并展示了它们对断层和砂体的识别效果。最后,综合分析优选出的地震属性,得到有利储层预测结果,并利用钻井资料进行了验证。总体来说,模型试算和实际资料的使用效果都表明本文对EMD的端点效应和模态混叠问题的改进效果良好;在应用方面,改进后的HHT在地震资料的精细解释,沉积旋回划分,三瞬属性提取以及多尺度属性提取等方面都有较好的应用效果。