| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 裂缝识别及评价方面 | 第11页 |
| 1.2.2 缝洞充填物识别方面 | 第11-12页 |
| 1.2.3 储层参数计算方面 | 第12-13页 |
| 1.2.4 流体性质识别方面 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究区概况 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17页 |
| 1.5 完成工作量 | 第17-18页 |
| 第二章 碳酸盐岩裂缝型储层测井响应特征 | 第18-26页 |
| 2.1 电法测井响应特征 | 第18-20页 |
| 2.2 声波测井响应特征 | 第20-21页 |
| 2.3 电成像测井响应特征 | 第21-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-26页 |
| 第三章 碳酸盐岩裂缝型储层裂缝识别方法 | 第26-42页 |
| 3.1 交会图法裂缝识别 | 第26-29页 |
| 3.1.1 DEN-GR交会图 | 第26页 |
| 3.1.2 AC-CNL交会图 | 第26-27页 |
| 3.1.3 DEN-RD交会图 | 第27页 |
| 3.1.4 (|logRD-logRS|)-RD交会图 | 第27-29页 |
| 3.2 综合裂缝发育概率裂缝识别 | 第29-35页 |
| 3.2.1 裂缝敏感测井参数提取 | 第29-31页 |
| 3.2.2 综合裂缝概率计算 | 第31-32页 |
| 3.2.3 应用实例 | 第32-35页 |
| 3.3 BP神经网络识别裂缝 | 第35-40页 |
| 3.3.1 方法原理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 应用实例 | 第37-40页 |
| 3.4 小结 | 第40-42页 |
| 第四章 碳酸盐岩裂缝型储层裂缝充填物识别方法 | 第42-58页 |
| 4.1 交会图法识别裂缝充填物 | 第42-45页 |
| 4.2.1 CNL-RD交会图 | 第43页 |
| 4.2.2 VSH-RD交会图 | 第43-45页 |
| 4.2 GA_BP神经网络法 | 第45-52页 |
| 4.2.1 方法原理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 应用实例 | 第47-52页 |
| 4.3 多元统计分析方法识别充填物 | 第52-57页 |
| 4.3.1 主成分分析原理 | 第52-53页 |
| 4.3.2 Bayes判别分析原理 | 第53-54页 |
| 4.3.3 应用实例 | 第54-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 碳酸盐岩裂缝型储层流体类型识别方法 | 第58-72页 |
| 5.1 测井信息交会流体识别 | 第58-63页 |
| 5.1.1 合成声波时差与实测声波时差重叠 | 第58-60页 |
| 5.1.2 深浅侧向电阻率差比与密度交会 | 第60-61页 |
| 5.1.3 电阻率与孔隙度交会法 | 第61-63页 |
| 5.2 正态概率分布法识别流体 | 第63-65页 |
| 5.2.1 方法原理 | 第63-64页 |
| 5.2.2 应用实例 | 第64-65页 |
| 5.3 基于粒子群优化的模糊C均值聚类的流体识别(PSO-FCM) | 第65-71页 |
| 5.3.1 样本数据矩阵的构建 | 第65-66页 |
| 5.3.2 流体概率计算 | 第66-67页 |
| 5.3.3 流体识别标准确定 | 第67-68页 |
| 5.3.4 应用实例 | 第68-71页 |
| 5.4 小结 | 第71-72页 |
| 第六章 碳酸盐岩裂缝型储层参数建模与综合评价 | 第72-86页 |
| 6.1 储层参数计算方法 | 第72-80页 |
| 6.1.1 泥质含量计算模型 | 第72页 |
| 6.1.2 孔隙度计算模型 | 第72-76页 |
| 6.1.3 渗透率计算模型 | 第76-78页 |
| 6.1.4 含水饱和度计算模型 | 第78-80页 |
| 6.2 储层级别划分标准构建 | 第80-83页 |
| 6.3 储层综合评价示例 | 第83-85页 |
| 6.4 小结 | 第85-86页 |
| 结论与认识 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |