应用测井资料分析微孔隙结构的方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 前言 | 第10-13页 |
| 1. 论文的研究目的和意义 | 第10页 |
| 2. 储层孔隙结构特征研究现状 | 第10-12页 |
| 3. 论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第一章 储层孔隙结构研究方法 | 第13-26页 |
| ·室内实验室方法 | 第13-20页 |
| ·毛管压力曲线法 | 第13-18页 |
| ·铸体薄片法 | 第18-19页 |
| ·扫描电镜法 | 第19-20页 |
| ·CT 扫描法 | 第20页 |
| ·测井资料研究孔隙结构 | 第20-22页 |
| ·用电阻率测井资料研究岩石孔隙结构 | 第20-21页 |
| ·用核磁共振测井研究岩石孔隙结构 | 第21-22页 |
| ·理论模拟研究 | 第22-26页 |
| 第二章 杏南开发区储层微观孔隙结构类型 | 第26-36页 |
| ·杏南开发区储层微观孔隙结构类型 | 第26-33页 |
| ·储层微观孔隙结构类型划分参数 | 第26-28页 |
| ·储层微观孔隙结构分类 | 第28-32页 |
| ·各类微观孔隙结构特征 | 第32-33页 |
| ·用交会图法研究岩石孔隙结构 | 第33-36页 |
| 第三章 神经网络识别孔隙结构方法 | 第36-45页 |
| ·神经网络技术的基本理论 | 第36-40页 |
| ·神经元模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络结构及工作方式 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第38-40页 |
| ·神经网络的基本特征 | 第40页 |
| ·误差逆传播（BP）算法 | 第40-43页 |
| ·BP 算法的原理 | 第40-41页 |
| ·BP 算法的实现 | 第41-43页 |
| ·BP 算法的改进 | 第43页 |
| ·储层微观孔隙结构类型识别程序 | 第43-45页 |
| 第四章 储层微观孔隙结构类型的识别 | 第45-67页 |
| ·测井资料预处理 | 第45-50页 |
| ·测井资料标准化 | 第45-48页 |
| ·数据的归一化 | 第48-50页 |
| ·利用地质参数 | 第50-54页 |
| ·学习样本的选取原则 | 第50页 |
| ·建立网络模型 | 第50-52页 |
| ·识别预测 | 第52-54页 |
| ·利用测井资料 | 第54-67页 |
| ·储层微观孔隙结构测井响应特征 | 第54-57页 |
| ·神经网络建模 | 第57-60页 |
| ·效果检验 | 第60-65页 |
| ·实际资料处理 | 第65-67页 |
| 第五章 应用实例解剖 | 第67-71页 |
| ·不同沉积微相的孔隙类型 | 第67-69页 |
| ·不同调整阶段孔隙结构特征 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 发表文章目录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 详细摘要 | 第78-86页 |
