近年来随着我国油气资源勘探的不断深入,目标区域的复杂性和隐蔽性对储层预测技术提出了更高的要求。判别储层有无及发育程度的同时,有效储层的识别成为储层预测中的重要环节,储层岩性、流体识别已经成为油气资源勘探中新的挑战。如何通过地震资料直接进行储层流体识别,已成为地震储层预测技术的主流发展方向及勘探地球物理领域的研究热点。地震信号作为一种典型的非平稳信号,在穿越油气层时其高频成分会发生显著的衰减,这为我们利用地震信号的高频衰减特性进行油气预测提供了思路。本文将分数域时频分析技术引入到地震信号的分析与处理中,在获得信号的高分辨率时频分布的基础上提取能够反映信号高频衰减特性的流体属性因子,以期达到提高储层预测精度的目的。本文的主要研究内容如下:(1)对比传统傅立叶变换,研究了分数阶傅立叶变换(FrFT)的基本理论以及数值计算方法,并对其进行仿真和分析;(2)在FrFT的基础上,进一步研究分数阶Gabor变换(FrGT)、分数阶Wigner-ville分布(FrWD)理论,并对其进行了数值仿真与分析;(3)分数域时频分析中的最优阶问题是分数域时频分析方法中必须解决的关键问题之一,本文将从广义时频带宽积出发,来研究如何获取分数域时频分析方法中的最优阶;(4)首次将分数域时频分析方法引入到地震信号的属性分析与储层流体识别中,研究了分数域流体属性因子的提取与分析方法,并在实际应用中取得了良好的效果。(5)利用C及C++语言实现了核心算法,并研制了基于Windows系统、VC++开发环境下的分数域频谱成像及储层流体识别软件模块。对实际地震记录处理的结果中表明,本文提出的思路和方法是可行的,分数域时频分析技术为地震资料的处理和解释开辟了一条新的途径。