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气测录井数据处理与油气层判别方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第7-10页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状分析第10-12页
    1.3 研究思路及主要研究内容第12页
    1.4 本文组织结构第12-14页
第二章 气测油气层判别技术第14-28页
    2.1 气测油气层判别原理第14-15页
    2.2 常规气测油气层判别方法研究第15-18页
        2.2.1 皮克斯勒烃比值法研究第15-17页
        2.2.2 轻烷烃比值法研究第17-18页
        2.2.3 三角形判别法研究第18页
    2.3 气测费歇尔油气层判别方法研究第18-23页
        2.3.1 费歇尔二类判别分析基本原理第18-20页
        2.3.2 气测费歇尔油气层判别方法应用第20-23页
    2.4 气测贝叶斯油气层判别方法研究第23-27页
        2.4.1 气测贝叶斯准油气层判别方法原理第23-24页
        2.4.2 气测贝叶斯油气层判别法的应用第24-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 气测数据校正处理方法第28-38页
    3.1 时间深度转换校正处理方法研究第28-29页
        3.1.1 时间深度转换处理第28页
        3.1.2 参数处理第28-29页
        3.1.3 时深转换的数据提取第29页
    3.2 压力平衡校正处理方法第29-32页
        3.2.1 钻井中的三种平衡状态第29-30页
        3.2.2 压力平衡校正处理方法第30-31页
        3.2.3 压力平衡校正处理方法效果第31-32页
    3.3 钻井液流速影响校正处理方法第32-33页
        3.3.1 脱气仪器影响第32页
        3.3.2 钻井液速度影响校正处理第32-33页
        3.3.3 钻井液速度影响校正处理效果第33页
    3.4 钻速与钻头直径影响校正处理方法第33-36页
        3.4.1 钻速影响校正处理第33-34页
        3.4.2 钻速影响校正处理效果第34页
        3.4.3 钻头直径影响校正处理第34-35页
        3.4.4 钻头直径影响校正处理效果第35-36页
    3.5 气测数据校正处理应用第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第四章 基于BP神经网络的气测油气层判别方法第38-54页
    4.1 BP神经网络算法第38-42页
        4.1.1 BP神经网络原理第38-40页
        4.1.2 BP神经网络学习机制第40-42页
    4.2 气测BP油气层判别方法设计第42-45页
        4.2.1 气测BP油气层判别步骤设计第42页
        4.2.2 气测BP油气层判别网络结构设计第42-43页
        4.2.3 气测样本数据处理设计第43-44页
        4.2.4 气测BP油气层判别网络参数设计第44-45页
        4.2.5 气测BP油气层判别网络输出结果设计第45页
    4.3 气测BP油气层判别网络建模训练第45-49页
        4.3.1 学习效率对误差收敛影响分析第46-48页
        4.3.2 气测BP油气层判别网络缺陷第48页
        4.3.3 气测BP油气层判别网络缺陷分析第48-49页
    4.4 气测BP油气层判别网络优化设计第49-53页
        4.4.1 学习效率自适应方法设计第50页
        4.4.2 气测BP油气层判别网络优化思想第50-51页
        4.4.3 改进的气测BP油气层判别网络实现第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 气测BP油气层判别方法应用实例第54-60页
    5.1 气测样本数据预处理第54-55页
    5.2 气测BP油气层判别网络模型建立第55-56页
    5.3 气测BP油气层判别网络应用第56-58页
    5.4 气测BP油气层判别网络应用效果分析第58页
    5.5 本章小结第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-64页
发表文章目录第64-65页
致谢第65-66页
附录第66-71页

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