随着勘探目标逐渐向深层、超深层转移,勘探条件也变得越来越复杂,迫切需要突破烃类检测技术瓶颈,从而实现储层含气性的精准评价,支撑后续的开发工作。目前,常用的烃类检测方法主要有AVO异常检测技术、叠前弹性波反演以及地震属性衰减等。其中,地震属性衰减技术主要基于时频分析方法来实现,对井资料和地质资料等具有弱依赖性。然而,受到分辨率不足的局限,常规时频分析方法往往不能充分发挥地震属性衰减技术的优势,本文通过使用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合Hilbert变换对塔里木盆地某区块进行处理,与常规时频分析方法 S变换和小波变换处理得到的结果相比,该方法处理得到的结果具有更高的时频分辨率,经过井资料验证,预测结果准确率达83.33%。