随着我国陆上油气田勘探开发不断深入,勘探目标逐渐由构造油气藏转向复杂岩性油气藏.由于复杂油气藏具有储集空间类型复杂、砂体厚度薄、地震反射信号弱和非均匀质性强的特点,使得对其进行精确识别变得异常困难.时频分析方法作为地震储层预测的一种重要手段,能有效表征地震信号的非平稳特征,揭示信号频率随时间的变化关系,然而如何进一步提升时频分析的分辨能力、提高基于时频分析储层预测精度,是当前降低地震储层勘探开发风险的重要课题.本文首先对比分析短时傅里叶变换(STFT)、同步挤压变换(SST)、同步提取变换(SET)、chirplet变换(CT)和基伸缩自适应调频变换(SBCT)的时频聚集性,并在SBCT的基础之上,从两个不同角度对其算法进行改进.受SST和SET方法原理的启发,利用SBCT获取信号的时频表征结果,在时频域上构建两种估计信号真实瞬时频率的时频后处理算子:一种是“挤压算子”,用于对原SBCT时频谱能量进行“挤压”操作;另一种是“提取算子”,用于对原SBCT时频谱能量进行“提取”操作.基于上述两种后处理算子构建两种新的高精度时频分析方法—基伸缩调频同步挤压变换(SBCT-SST)和基伸缩调频同步提取变换(SBCT-SET).理论信号与实际地震含气储层的实验结果均证实提出的SBCT-SST和SBCT-SET在提高时频能量聚集性以及非平稳地震信号处理灵活性上的显著优势.本文具体研究内容与所取得成果大致如下:(1)详细研究并对比分析短时傅里叶变换(STFT)、同步挤压变换(SST)、同步提取变换(SET)、chirplet变换(CT)和基伸缩自适应调频变换(SBCT)这五种时频分析方法的算法原理,利用模拟信号对比分析五种时频分析方法的效果.(2)提出了基伸缩调频同步挤压变换(SBCT-SST)方法.首先对信号进行SBCT处理获得其时频表征结果,然后结合SST方法对信号的SBCT谱进行“挤压”到信号真实的瞬时频率曲线上以实现信号的时频能量分布的聚焦性.最后,将提出的SBCT-SST方法应用于理论信号,从Renyi熵、信号的重构能力和算法的计算效率三个评价角度对SST、SBCT和SBCT-SST进行定量对比分析,结果表明提出的SBCT-SST方法无论是在能量聚集性能,还是在重构能力以及计算效率上都表现出良好的效果.实际资料的处理效果表明SBCT-SST能够显著提高地震储层的识别精度.(3)提出了基伸缩调频同步提取变换(SBCT-SET)方法.考虑到SET和SBCT方法在处理多分量非平稳非线性复杂信号过程中表现的识别精度受限,时频聚集能力受限的问题,基于上述两种时频分析方法的自身特点,提出了一种新的SBCT-SET表征方法,通过严格的数学公式推导,定义一种新的关于时间和频率的“提取算子”,并将其作用于SBCT谱上,获得新的SBCT-SET时频谱.运用SET、SBCT和提出的SBCT-SET变换对合成地震信号进行测试分析,结果证实提出的SBCT-SET方法在提高时频能量聚集性的显著优势,并能对信号进行良好重构.实际复杂储层资料的处理结果也表明提出的方法能有效提高地震频谱异常的检测能力,同时证明其在致密砂岩气识别中的应用潜力.(4)对比分析了所提出的两种新算法的优势与不足.总结分析了两种新算法的基本思想是先通过SBCT获取信号的时频表征结果,当得到初步的时频表征后,借鉴SST和SET的处理思路,构建两种不同的处理“算子”,最终形成两种不同的时频表征方法:SBCT-SST和SBCT-SET.此外,对比分析了两种新算法在实际地震信号处理中的有效性和优势,表明其能够有效改善地震频谱异常的检测能力,同时也证明其在复杂油气识别上的应用潜力.