储层烃类信息提取和检测，尤其是深层储层烃类检测，是目前油气勘探迫切需要解决的难题。本书将近年来信号处理领域新发展的经验模态分解等局域波分解算法引入地震信号处理领域，用于储层信息提取及烃类检测；对改进和丰富适合地震信号处理尤其是深层-超深层储层烃类检测方法中的有关算法，提高流体识别的精度等具有重要的科学研究意义和学术价值。
本书是一部研究储层烃类信息局域波分解提取和检测理论及方法的学术著作，在简要综述国内外该领域研究成果的基础上，主要介绍了作者近年来在局域波分解算法及其在储层信息提取、烃类检测等方面取得的创新性研究成果。
全书共8章，主要内容包括：绪论、局域波分解方法、基于经验模态分解的烃类检测方法、基于经验模态分解衍生算法的烃类检测算法、基于小波包倒谱的储层信息提取方法、基于变分模态分解的地震数据分析方法及衰减估计方法、基于同步挤压小波变换的储层信息提取方法、基于局域波属性的量子神经网络烃类检测方法。
本书具有系统性、交叉性、前沿性等特点，可作为储层预测和烃类检测、地震信号处理和解释、信息科学、智能信息处理、人工智能等相关领域的高等院校教师、研究生和科研人员的参考书。

第1章绪论
1.1研究目的及意义
1.2国内外研究现状综述
1.2.1储层烃类检测研究现状
1.2.2局域波分解算法在储层地震预测及烃类检测中的应用研究现状
本章参考文献
第2章局域波分解方法
2.1本征模态函数
2.2经验模态分解及其衍生算法
2.2.1经验模态分解算法
2.2.2聚合经验模态分解算法
2.2.3完备聚合经验模态分解算法
2.3同步挤压变换
2.4变分模态分解算法
2.5EMD类局域波分解算法性能对比分析
2.6小波包倒谱分解算法
本章参考文献
第3章基于经验模态分解的烃类检测方法
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