| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-12页 |
| 1.3 信息融合方法和技术 | 第12-13页 |
| 1.4 人工神经网络与进化优化技术 | 第13-14页 |
| 1.4.1 人工神经网络 | 第13-14页 |
| 1.4.2 模拟进化算法 | 第14页 |
| 1.5 课题主要研究内容及安排 | 第14-17页 |
| 第二章 井-震联合储层评价及信息融合模型 | 第17-26页 |
| 2.1 井-震联合储层评价方法和技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 应用地球物理测井技术 | 第17页 |
| 2.1.2 地震勘探技术 | 第17页 |
| 2.1.3 测井地震信息结合的油藏评价 | 第17-18页 |
| 2.2 信息融合方法和模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 井-震信息融合结构模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 井-震结合储层结构描述数据元模型 | 第20-22页 |
| 2.3 项目数据库 | 第22-25页 |
| 2.3.1 系统管理平台 | 第22-23页 |
| 2.3.2 数据管理平台 | 第23页 |
| 2.3.3 测井-地震数据可视化 | 第23页 |
| 2.3.4 工区数据存储 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于进化优化技术的小层对比和砂体追踪算法 | 第26-39页 |
| 3.1 油藏小层自动对比 | 第26-28页 |
| 3.1.1 测井地层对比 | 第26页 |
| 3.1.2 地层对比特征指标的选择及预处理 | 第26页 |
| 3.1.3 地层对比目标函数的建立 | 第26-28页 |
| 3.2 基于粒子群优化的地层对比算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 带动态惯性因子 PSO 算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第29页 |
| 3.3 基于图像边缘检测的小层砂体追踪 | 第29-32页 |
| 3.3.1 用于砂体连通性追踪的图像边缘检测方法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 Sobel 边缘检测算子 | 第30-32页 |
| 3.4 基于 DPNN 和 AGA 结合的边缘检测模型 | 第32-36页 |
| 3.4.1 离散过程神经元网络基本模型 | 第32-33页 |
| 3.4.2 用于边缘检测的 DPNN 模型构建 | 第33-34页 |
| 3.4.3 基于 CGA 的 DPNN 求解算法 | 第34-35页 |
| 3.4.4 基于混合误差梯度下降的 DPNN 求解算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实际资料处理 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于蚁群算法的断层识别技术 | 第39-45页 |
| 4.1 储集层断层特征和识别方法 | 第39页 |
| 4.2 面向断层识别的蚁群算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 基本蚁群算法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于梯度信息启发的蚁群算法 | 第41-42页 |
| 4.3 基于蚁群算法的断层追踪 | 第42-43页 |
| 4.4 算法软件设计及实验分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 算法软件实现及实际资料处理 | 第45-50页 |
| 5.1 软件系统框架和功能模型 | 第45-46页 |
| 5.1.1 CIFLog 平台 | 第45页 |
| 5.1.2 系统功能模型设计 | 第45-46页 |
| 5.1.3 基于 INT 图形生成工具包的绘图功能二次开发 | 第46页 |
| 5.2 研究工区简况 | 第46-47页 |
| 5.3 实际资料处理 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 论文总结及展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表文章目录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-66页 |
