| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·多相流测井及其在油田开发中的作用 | 第12-13页 |
| ·多相流流量和含水率测量现状 | 第13-15页 |
| ·产出剖面含率解释方法研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文研究的目的、意义和主要内容 | 第17-18页 |
| 2 神经网络-模糊理论基础 | 第18-39页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第18-27页 |
| ·BP (BACK-PROPAGATION) 网络基本原理 | 第27-31页 |
| ·径向基（RBF）函数神经网络原理 | 第31-33页 |
| ·模糊理论基础 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 模糊 RBF 神经网络算法研究 | 第39-44页 |
| ·RBF 网络与 BP 网络的比较 | 第39-40页 |
| ·模糊 RBF 神经网络基础 | 第40-41页 |
| ·模糊 RBF 神经网络的学习算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 组合仪器动态响应及三相流解释模型研究 | 第44-62页 |
| ·组合仪在油气水三相流模拟井中的动态响应实验方法 | 第44页 |
| ·组合仪的动态响应结果分析 | 第44-53页 |
| ·三相流分相含率预测方法研究 | 第53-60页 |
| ·三相流流量预测方法版图法研究 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 基于模糊 RBF 神经网络解释模型研究 | 第62-68页 |
| ·基于 BP 算法人工神经网络的油井三相流流量预测的实验研究 | 第62-65页 |
| ·RBF 神经网络和模糊理论在油井三相流流量预测中的应用算例 | 第65-67页 |
| ·两个算例的对比及分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 发表文章目录 | 第72-73页 |
| 致 谢 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-77页 |
