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苏里格致密砂岩气层压裂产能测井预测方法研究

中文摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 前言第11-17页
   ·研究的目的和意义第11页
   ·研究现状第11-13页
     ·致密气藏储层测井评价研究现状第11-12页
     ·储层下限确定方法研究现状第12页
     ·测井产能评价方法研究现状第12-13页
   ·研究内容和技术路线第13-15页
     ·研究内容第13-14页
     ·技术路线第14-15页
   ·完成的主要工作与创新点第15-17页
     ·完成的成果第15-16页
     ·本文的创新点第16-17页
第2章 苏里格致密砂岩气储层特征及气层生产特点第17-31页
   ·区域地质概况第17-19页
     ·构造及沉积背景第18页
     ·地层特征第18-19页
   ·苏里格东区储层砂岩特征研究第19-23页
     ·储层岩石学特征第19-21页
     ·储集空间类型第21-23页
   ·苏里格地区气层测井特点第23-26页
   ·苏里格地区气层生产特点第26-31页
第3章 储层参数下限确定第31-38页
   ·储层孔渗参数下限确定第31-36页
     ·经验统计法第31-32页
     ·岩心饱和度分析法第32-33页
     ·最小孔喉半径法第33-34页
     ·有效孔隙百分含量法第34-35页
     ·相渗透率曲线与含水饱和度—孔隙度关系组合法第35页
     ·试气法第35-36页
   ·储层测井参数下限的确定第36-38页
第4章 压裂产能影响因素分析第38-45页
   ·二项式产能方程与产能理论影响因素第38-39页
   ·压后产能与测井曲线的关系第39-41页
   ·压裂施工参数对产能的影响第41-42页
   ·基于灰色关联分析法的压裂产能影响因素优选第42-45页
第5章 储层参数计算与产能多元回归模型第45-58页
   ·泥质含量计算模型第45页
   ·孔隙度计算模型第45-48页
     ·盒 8 上孔隙度模型第45-46页
     ·盒 8 下孔隙度模型第46-47页
     ·山 1 孔隙度模型第47-48页
   ·渗透率解释模型第48-50页
     ·盒 8 上渗透率模型第48-49页
     ·盒 8 下渗透率模型第49页
     ·山 1 渗透率模型第49-50页
   ·储层含水饱和度模型第50-53页
     ·含水饱和度模型第50页
     ·岩电参数的确定第50-52页
     ·地层水电阻率的确定第52-53页
   ·孔渗饱计算模型应用效果第53-54页
   ·预测压裂产能的多元回归模型第54-58页
第6章 压裂产能神经网络预测模型及优选第58-83页
   ·神经网络模型样本的选择及数据的预处理第58-60页
   ·BP 神经网络产能预测模型第60-68页
     ·BP 神经网络第60-63页
     ·BP 神经网络的训练第63-66页
     ·BP 网络模型的应用效果第66-68页
   ·小波神经网络产能预测模型第68-74页
     ·小波神经网络第68-70页
     ·小波神经网络的训练第70-72页
     ·小波神经网络模型的应用效果第72-74页
   ·Elman 神经网络产能预测模型第74-81页
     ·Elman 神经网络第74-76页
     ·Elman 神经网络的训练第76-79页
     ·Elman 模型的应用效果第79-81页
   ·三种神经网络产能预测模型的对比第81-83页
     ·原理对比第81页
     ·模型训练运行速度对比第81-82页
     ·模型精度对比第82-83页
第7章 Elman 神经网络产能预测模型在苏东区的应用第83-93页
   ·苏东区实际处理选井第83-84页
   ·测试层段压裂产能的预测及误差分析第84-88页
   ·未测试层段压裂产能的预测第88-91页
   ·产气量分布规律研究第91-93页
结论第93-94页
参考文献第94-98页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第98-99页
后记和致谢第99页

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