在地震数据处理中,数据处理工作者常常需要采取时频分析技术,来精确地描述信号的频率随时间变化的特征,这是由于地震信号不可避免的非平稳性等特点所决定的。本文将这种反应信号频率与时间关系的算法称之为地震的信号谱分解技术。在实际的研究与生产中,对谱分解技术的精度和分辨率都有着较高的要求,尤其是在我国对陆上油气开发的需求量不断增加;陆上、海上地震勘探难度增大的现状下,传统和常规的谱分解技术已经逐渐地不能满足这种高精度的实际需求,尤其在薄层勘探中,归咎于常规算法的不稳定性和低分辨率等缺点,往往会得出错误的结论,影响整体的勘探质量与计划。因此,现阶段寻找精度更好,分辨率更高,算法更加稳点的谱重排方法有着十分重要的意义。从常规的时频分析技术领域出发,多种地震谱分解方法相继得到了充分的应用与发展。本文首先回顾了几种经典的地震信号时频分析技术理论,例如常见的短时傅里叶变换、Gabor变换、S变换、连续小波变换、维格纳变换和匹配追踪算法。传统的时频分析算法受限于精度和分辨率较低等原因,在处理实际问题中常常有一定的缺陷。本文提出的基于希尔伯特-黄的改进算法作为新的算法,不仅仅在精度,聚焦性和分辨率等方面有其他算法不能比拟的明显的优势,而且在计算效率上也有了显著的改善。为了缓解常规的时频谱分解方法的不足之处,例如在时间分辨率和频率分辨率都不高的情况,新的希尔伯特-黄变换相应提出,其总体思路为,首先对信号进行静态分解,通过静态分解将非平稳、非线性的地震信号分解为有限个固有模态函数和一个剩余项,最后,本文再把每个固有模态函数都进行希尔伯特变换处理,完成上述步骤本文就可以得到地震信号的瞬时频率,由此本文就得到了三维地震时频谱的时间、频率、振幅。本文对希尔伯特-黄变换算法进行了详细的阐述与推导,在对其算法进行改进后,将其应用于实际的地震数据处理中,经过实际测试表明,改进后的算法在精度、分辨率以及聚焦性上相比常规算法都有了显著提高,计算量也得到了压缩,计算效率可以达到过去的2~3倍。在此基础上,本文将经过希尔伯特-黄变换算法改进的地震信号谱重排的效果,与传统的时频分析技术之一的Gabor变换的算法步骤,原理以及效果进行了充分的比较;并应用于实际地震信号的处理中,拟合数据及实际数据的成像结果均表明,基于希尔伯特-黄变换的地震信号谱重排得到的结果可以更好地描述地震波的非线性和非平稳性,计算过程更加简单,效率更高,具有自适应性强,精度和分辨率高,聚焦性好等特点。相较于常规算法,希尔伯特-黄算法更适用于解决地震信号等非线性信号的问题。最后,本文对实际的某油气层数据进行时频分析处理,结果表明改进后的谱重排算法在时频分辨率和时频聚焦性具有更好的效果,精度更高;可以更好的反应油气层中烃类的具体层位,在处理薄层储层时分层更加精细,效果更加明显。