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基于粗糙集—支持向量机的油气储层参数预测方法研究

中文摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-20页
   ·研究目的及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-16页
     ·支持向量机研究现状第12-13页
     ·支持向量机在储层预测中的研究现状第13-15页
     ·粗糙集理论与应用现状第15页
     ·目前存在的问题第15-16页
   ·研究内容与技术路线第16-18页
     ·研究内容第16-17页
     ·技术路线第17-18页
   ·主要工作和创新点第18-20页
第2章 支持向量机理论与算法第20-35页
   ·理论基础第20-23页
     ·机器学习的表示第20-21页
     ·VC 维理论第21-22页
     ·经验风险最小化原则第22页
     ·结构风险最小化原则第22-23页
   ·支持向量机基本原理第23-29页
     ·线性可分问题第23-25页
     ·近似线性可分问题第25页
     ·线性不可分或非线性可分问题第25-27页
     ·支持向量机回归第27-28页
     ·最小二乘支持向量机第28-29页
   ·支持向量机核函数与参数第29-34页
     ·网格搜索法第30-32页
     ·粒子群算法第32-33页
     ·遗传算法第33-34页
   ·小结第34-35页
第3章 数据处理与粗糙集属性约简第35-54页
   ·数据采集与整理第35-40页
     ·数据来源与工区概况第35-38页
     ·数据预处理第38-40页
   ·属性约简方法第40-51页
     ·粗糙集理论基本概念第40-44页
     ·粗糙集属性约简第44-49页
     ·决策规则的生成第49页
     ·粗糙集工具软件第49-51页
   ·测井曲线优选第51-53页
     ·数据导入第51页
     ·数据离散化第51页
     ·测井曲线优选第51-52页
     ·决策规则第52-53页
   ·小结第53-54页
第4章 基于测井曲线的粗糙集-支持向量机储层参数预测模型构建与应用第54-74页
   ·储层物性参数计算方法概论第54-55页
     ·常用方法第54-55页
     ·支持向量机与粗糙集的结合第55页
   ·方法设计第55-56页
   ·模型构建第56-58页
   ·在苏南工区储层参数预测中的应用第58-67页
     ·孔隙度预测第58-64页
     ·渗透率预测第64-67页
   ·在彩南工区储层参数预测中的应用第67-73页
     ·孔隙度预测第70-71页
     ·渗透率预测第71-73页
   ·小结第73-74页
第5章 基于地震属性的粗糙集-支持向量机储层参数预测模型构建与应用第74-94页
   ·引言第74-75页
   ·方法设计第75页
   ·研究区概况与数据预处理第75-78页
     ·研究区概况第76-77页
     ·数据预处理第77-78页
   ·在头屯河组储层参数预测中的应用第78-85页
   ·在西山窑组储层参数预测中的应用第85-93页
   ·小结第93-94页
第6章 结论与讨论第94-97页
   ·结论第94-95页
     ·模型构建第94页
     ·基于测井曲线的模型应用第94页
     ·基于地震属性的模型应用第94-95页
   ·讨论第95-97页
参考文献第97-108页
附录第108-109页
致谢第109页

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