| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 前言 | 第10-17页 |
| 1.1 孔隙介质理论研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 弹性组分孔隙流体介质研究概况 | 第11-13页 |
| 1.3 储层流体敏感因子研究发展概况 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构内容和意义 | 第14-17页 |
| 1.4.1 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的研究内容及其意义 | 第15-17页 |
| 第2章 固体型弹性组分孔隙介质理论 | 第17-26页 |
| 2.1 四个特征单元体 | 第17-18页 |
| 2.2 基于特征单元体划分的两个子区间 | 第18-19页 |
| 2.3 组分弹性参数的正演方程 | 第19-20页 |
| 2.4 组分弹性参数的反演方程 | 第20-24页 |
| 2.4.1 密度组分反演方程 | 第20-21页 |
| 2.4.2 横波速度组分反演方程 | 第21-22页 |
| 2.4.3 纵波速度组分反演方程 | 第22页 |
| 2.4.4 其它弹性参数组分反演方程 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 流体密度的计算及应用 | 第26-34页 |
| 3.1 流体密度的计算原理及方法 | 第26-28页 |
| 3.2 流体密度进行储层流体识别的流程 | 第28-31页 |
| 3.3 测井解释对流体密度储层预测结果的验证 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 概率神经网络流体密度反演的方法 | 第34-45页 |
| 4.1 概率神经网络基本原理 | 第34-38页 |
| 4.2 概率神经网络的交叉检验 | 第38-40页 |
| 4.3 概率神经网络储层密度反演的实现 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 流体密度在川西和云南保山工区的储层预测应用 | 第45-72页 |
| 5.1 流体密度在川西工区的储层预测应用 | 第45-56页 |
| 5.1.1 工区概况 | 第45-48页 |
| 5.1.2 工区面临的技术难点 | 第48页 |
| 5.1.3 流体密度反演与储层预测应用 | 第48-56页 |
| 5.2 流体密度在云南保山工区的储层预测应用 | 第56-71页 |
| 5.2.1 工区概况 | 第56-60页 |
| 5.2.2 工区面临的技术难点 | 第60-62页 |
| 5.2.3 流体密度反演与储层预测应用 | 第62-69页 |
| 5.2.4 概率神经网络的孔隙度反演与储层预测应用 | 第69-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论 | 第72-74页 |
| 6.1 结论 | 第72-73页 |
| 6.2 建议 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |