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塔河油田六区碳酸盐岩储层缝洞测井识别方法研究

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

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