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美国Stratton油田构造解释及成因机制研究

摘要第1页
Abstract第7-8页
详细摘要第8-11页
Detailed Abstract第11-17页
1 绪论第17-31页
   ·选题背景及意义第17-18页
   ·国内外研究现状第18-26页
     ·地震属性技术的研究现状第18-20页
     ·研究区地质研究概况第20-23页
     ·生长断层体系的研究第23-24页
     ·转换带的研究现状第24-25页
     ·存在问题第25-26页
   ·研究方法和技术路线第26-27页
     ·研究方法第26-27页
     ·技术路线第27页
   ·主要工作量第27-28页
   ·研究内容及创新点第28-31页
     ·主要研究内容第28-29页
     ·创新点第29-31页
2 区域地质概况第31-51页
   ·墨西哥湾盆地第31-39页
     ·构造单元特征第31-33页
     ·盆地构造演化第33-35页
     ·沉积特征分析第35-39页
   ·德克萨斯海岸平原第39-43页
     ·构造单元特征第39-41页
     ·地层及沉积体系第41-43页
   ·STRATTON 油田地质第43-49页
     ·油田构造概况第44-47页
     ·油田地层及沉积概况第47-49页
   ·本章小结第49-51页
3 地震属性及其在构造解释中的应用第51-81页
   ·地震属性理论基础第51-56页
     ·地震属性的定义第51页
     ·地震属性的分类第51-52页
     ·地震属性的提取第52-53页
     ·常用的构造识别属性第53-56页
   ·曲率属性基本原理第56-59页
     ·曲率的定义第56-58页
     ·曲率属性的计算第58-59页
     ·最大正曲率与最小负曲率第59页
   ·最大极值曲率第59-62页
     ·最大极值曲率的定义第59-60页
     ·最大极值曲率在断层识别中的优势第60-62页
     ·曲率梯度第62页
   ·STRATTON 油田构造解释第62-78页
     ·三维地震数据体第62-64页
     ·曲率及其它地震属性对比分析第64-75页
     ·转换带及页岩脊解释分析第75-78页
   ·本章小结第78-81页
4 基于神经网络的断层识别第81-99页
   ·人工神经网络概述第81-86页
     ·人工神经网络的基本概念第81页
     ·人工神经网络的组成第81-84页
     ·MLP 人工神经网络第84-86页
   ·多属性神经网络断层识别方法第86-97页
     ·工作流程及优化第86-88页
     ·地震属性优选及属性集设定第88-91页
     ·神经网络的训练第91-93页
     ·在断层识别中的优势分析第93-97页
   ·本章小结第97-99页
5 离散裂缝网络模型第99-111页
   ·裂缝建模方法第99-100页
     ·等效连续模型第99页
     ·离散裂缝网络模型第99-100页
   ·离散裂缝网络模型的实现及应用第100-108页
     ·三维构造模型的建立第101-104页
     ·属性建模第104-106页
     ·裂缝几何模型第106-107页
     ·模型粗化及等效渗透率分析第107-108页
   ·本章小结第108-111页
6 STRATTON 油田构造格局形成演化第111-131页
   ·生长断层体系形成机制第111-115页
     ·生长断层的形成机理第111-113页
     ·滚动背斜的变形模式第113-115页
   ·转换带的形成机制第115-125页
     ·转换带的成因类型第115-118页
     ·转换带的分类第118页
     ·区域应力分析第118-125页
     ·研究区转换带成因第125页
   ·转换带与区域构造演化第125-126页
   ·转换带的分布对储层的影响第126-128页
     ·转换带分布与沉积分布的关系第127页
     ·转换带分布与裂缝分布的关系第127-128页
   ·本章小结第128-131页
7 结论与展望第131-133页
参考文献第133-143页
致谢第143-145页
作者简介第145页
在学期间发表的学术论文第145-146页
在学期间参加科研项目第146页
主要获奖第146页

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