| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 创新点摘要 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·钻井地质特征参数估计与预测方法综述 | 第13-19页 |
| ·地层可钻性级值预测方法 | 第13-15页 |
| ·地层压力预测方法 | 第15-16页 |
| ·地层岩性识别方法 | 第16-17页 |
| ·地层分层方法 | 第17-18页 |
| ·空间插值重构方法 | 第18-19页 |
| ·论文研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 石油勘探开发中多源信息融合模型构建 | 第21-33页 |
| ·多源信息融合技术 | 第21-23页 |
| ·多源信息融合基本概念 | 第21页 |
| ·信息融合研究现状 | 第21-22页 |
| ·信息融合系统的模型和结构 | 第22-23页 |
| ·多源信息融合的主要技术和方法 | 第23页 |
| ·石油勘探开发中信息的来源 | 第23-28页 |
| ·石油勘探开发中信息的表达方式 | 第28-30页 |
| ·石油勘探开发中多维异构空间模型构建 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 多源信息融合地层可钻性级值预测方法 | 第33-51页 |
| ·基于测井与录井信息的地层可钻性级值预测 | 第33-38页 |
| ·地层可钻性级值预测模型 | 第33-34页 |
| ·相关向量机融合算法 | 第34-36页 |
| ·实例应用 | 第36-38页 |
| ·基于地震、测井、录井多源信息的地层可钻性级值预测方法研究 | 第38-50页 |
| ·地层可钻性级值预测模型 | 第39-40页 |
| ·融合算法选择 | 第40-46页 |
| ·实例应用 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于遗传算法与贝叶斯推理的地层压力预测及随钻更新方法 | 第51-76页 |
| ·基于钻速方程的遗传建模地层压力随钻监测方法 | 第51-67页 |
| ·传统的地层压力随钻监测方法存在的问题 | 第52页 |
| ·基于遗传算法的钻进特征参数求解方法 | 第52-57页 |
| ·基于钻进特征参数的异常地层压力识别方法 | 第57-61页 |
| ·基于钻速方程的地层压力随钻监测方法 | 第61-67页 |
| ·钻头前方地层压力预测及随钻更新方法 | 第67-74页 |
| ·利用地震层速度预测地层压力基本原理 | 第67-68页 |
| ·改进的Fillippone 方法 | 第68-69页 |
| ·基于混合遗传算法和贝叶斯推理的模型参数确定及更新方法 | 第69-72页 |
| ·实例应用 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 基于支持向量机多测井曲线融合的地层岩性识别方法 | 第76-92页 |
| ·基于QPSO-SVM 的地层岩性识别 | 第76-83页 |
| ·基于量子粒子群优化的支持向量机算法 | 第77-78页 |
| ·基于QPSO-SVM 的地层岩性识别方法 | 第78-80页 |
| ·实例应用 | 第80-83页 |
| ·基于改进Adaboost-SVM 的地层岩性识别 | 第83-91页 |
| ·改进的Adaboost-SVM 算法 | 第83-86页 |
| ·基于改进Adaboost-SVM 的地层岩性识别方法 | 第86页 |
| ·实例应用 | 第86-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 基于沃尔什变换和高斯模型的多测井曲线融合分层方法 | 第92-100页 |
| ·沃尔什变换基本原理 | 第92-94页 |
| ·沃尔什变换 | 第92-93页 |
| ·利用沃尔什变换进行测井曲线分层 | 第93-94页 |
| ·高斯模型基本原理 | 第94-95页 |
| ·高斯分布 | 第94-95页 |
| ·利用高斯模型进行测井曲线分层 | 第95页 |
| ·基于沃尔什变换和高斯模型的测井曲线分层方法 | 第95-96页 |
| ·测井曲线的归一化 | 第96页 |
| ·基于沃尔什变换和高斯模型的联合分层方法 | 第96页 |
| ·实例应用 | 第96-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 融合变异函数和支持向量机的空间插值重构方法 | 第100-109页 |
| ·变异函数基本理论 | 第100-101页 |
| ·融合变异函数的支持向量机插值方法 | 第101-102页 |
| ·实例应用 | 第102-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 结论 | 第109-112页 |
| 参考文献 | 第112-132页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 作者简介 | 第135页 |
