| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-18页 |
| ·题目来源及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·题目来源 | 第9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·裂缝的分类 | 第10-11页 |
| ·裂缝在成像测井资料上显示特征 | 第11-13页 |
| ·利用倾角测井资料识别裂缝 | 第13-14页 |
| ·阵列声波测井资料用于裂缝识别 | 第14页 |
| ·常规测井资料的裂缝识别方法 | 第14-15页 |
| ·常规测井资料识别低孔低渗致密砂岩的裂缝存在的困难 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| 第二章 区域概况 | 第18-21页 |
| ·构造特征及裂缝特点 | 第18页 |
| ·岩性特征 | 第18-19页 |
| ·物性特征 | 第19-20页 |
| ·测井系列 | 第20-21页 |
| 第三章 运用综合概率法识别低孔低渗致密砂岩裂缝 | 第21-39页 |
| ·常规测井资料对裂缝的响应特征 | 第21-23页 |
| ·用裂缝指示参数进行裂缝识别 | 第23-39页 |
| ·常用裂缝指示特征参数 | 第23-29页 |
| ·构造新的裂缝指示特征参数 | 第29-31页 |
| ·裂缝指示参数的识别效果 | 第31-33页 |
| ·综合概率法识别裂缝 | 第33-39页 |
| 第四章 BP神经网络法识别低孔低渗致密砂岩裂缝 | 第39-60页 |
| ·BP神经网络 | 第39-47页 |
| ·BP神经网络的拓扑结构 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第41-43页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第43-47页 |
| ·BP神经网络的具体设计 | 第47-48页 |
| ·运用BP神经网络识别裂缝 | 第48-60页 |
| 第五章 信号分析方法识别裂缝 | 第60-79页 |
| ·测井曲线的R/S分形方法识别裂缝 | 第60-72页 |
| ·分形几何学基本原理及方法概述 | 第60页 |
| ·R/S分形学原理及其应用 | 第60-72页 |
| ·曲线元方法识别裂缝 | 第72-79页 |
| ·常规测井曲线的曲线元 | 第72-73页 |
| ·曲线元方法识别裂缝 | 第73-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |