摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 前言 | 第9-13页 |
1.1 研究的目的和意义 | 第9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.3 本文研究的主要内容 | 第11页 |
1.3.1 研究思路 | 第11页 |
1.3.2 研究内容和目标 | 第11页 |
1.4 关键技术及创新点 | 第11-13页 |
1.4.1 关键技术 | 第11-12页 |
1.4.2 创新点 | 第12-13页 |
第二章 碳酸盐岩储层特征及储集空间类型 | 第13-18页 |
2.1 碳酸盐岩储层基本特征 | 第13-16页 |
2.1.1 岩性特征 | 第13页 |
2.1.2 碳酸盐岩储层孔隙空间 | 第13-15页 |
2.1.3 碳酸盐岩储层裂缝分类 | 第15-16页 |
2.2 碳酸盐岩储层结构类型与常规储层分类 | 第16-18页 |
2.2.1 孔隙型储层 | 第16页 |
2.2.2 裂缝型储层 | 第16-17页 |
2.2.3 裂缝—孔隙型储层 | 第17页 |
2.2.4 缝洞型储层 | 第17-18页 |
第三章 碳酸盐岩储层测井响应特征 | 第18-35页 |
3.1 、常规测井响应特征 | 第18-23页 |
3.1.1 裂缝常规测井响应特征 | 第18-21页 |
3.1.2 洞穴常规测井响应特征 | 第21-23页 |
3.2 缝洞型储层成像测井响应特征与识别 | 第23-35页 |
3.2.1 真假裂缝的识别 | 第24-27页 |
3.2.2 真假洞穴的识别 | 第27-28页 |
3.2.3 特殊岩石构造识别 | 第28-29页 |
3.2.4 天然裂缝与诱导裂缝的识别 | 第29-31页 |
3.2.5 储层成像测井识别 | 第31-35页 |
第四章 碳酸盐岩储层裂缝识别方法 | 第35-51页 |
4.1 、缝洞参数表征及综合裂缝发育概率预测方法研究 | 第35-45页 |
4.1.1 方法研究背景 | 第35页 |
4.1.2 测井参数提取 | 第35-36页 |
4.1.3 裂缝产状的判断 | 第36-37页 |
4.1.4 综合裂缝概率预测 | 第37-40页 |
4.1.5 实际评价效果 | 第40-45页 |
4.2 基于前向型神经网络的碳酸盐岩储层裂缝识别方法研究 | 第45-51页 |
4.2.1 方法研究背景 | 第45页 |
4.2.2 样本参数的提取 | 第45页 |
4.2.3 神经网络基本原理 | 第45-47页 |
4.2.4 实际评价效果 | 第47-51页 |
第五章 碳酸盐岩储层缝洞充填物识别方法 | 第51-58页 |
5.1 研究背景 | 第51页 |
5.2 交会图碳酸盐岩储层缝洞充填物识别方法 | 第51-53页 |
5.3 基于 GA-BP 神经网络的碳酸盐岩储层缝洞充填物识别方法 | 第53-58页 |
5.3.1 方法原理 | 第53-54页 |
5.3.2 样本提取 | 第54页 |
5.3.3 实际应用 | 第54-58页 |
第六章 碳酸盐岩储层分类方法及综合评价 | 第58-75页 |
6.1 碳酸盐岩储层定性划分步骤 | 第58页 |
6.1.1 鉴别岩性去除明显的非储层段 | 第58页 |
6.1.2 寻找具有一定孔隙度且电阻率相对降低的层段 | 第58页 |
6.1.3 寻找裂缝发育的层段 | 第58页 |
6.2 、常规测井交会图法储层类型划分 | 第58-61页 |
6.2.1 声波比与密度比交会图 | 第58-59页 |
6.2.2 次生孔隙度与 RT 交会图 | 第59-60页 |
6.2.3 深浅侧向电阻率差比与密度比交会图 | 第60-61页 |
6.3 储层分级及快速识别方法 | 第61-67页 |
6.3.1 储层分级 | 第61-62页 |
6.3.2 岩心及成像数据量化 | 第62-63页 |
6.3.3 储层快速识别方法 | 第63-65页 |
6.3.4 应用实例 | 第65-67页 |
6.4 碳酸盐岩储层参数计算 | 第67-75页 |
6.4.1 体积模型的建立 | 第67-68页 |
6.4.2 泥质含量计算V_(sh) | 第68-69页 |
6.4.3 孔隙度计算 | 第69-70页 |
6.4.4 含水饱和度的计算 | 第70-71页 |
6.4.5 渗透率计算 | 第71页 |
6.4.6 储层实际评价实例 | 第71-75页 |
结论 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-79页 |
攻读硕士期间取得的成果 | 第79-80页 |
致谢 | 第80页 |