| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·选题目的及意义 | 第8-9页 |
| ·裂缝研究的发展与现状 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容与成果 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·主要研究成果 | 第12-13页 |
| 第二章 储层裂缝形成机理 | 第13-19页 |
| ·裂缝的分类及成因分析 | 第13-18页 |
| ·区域裂缝 | 第14页 |
| ·局部构造裂缝 | 第14-17页 |
| ·收缩裂缝 | 第17页 |
| ·与表面有关的裂缝 | 第17-18页 |
| ·储层裂缝对地震波场的影响 | 第18-19页 |
| 第三章 地震属性分析 | 第19-34页 |
| ·地震属性的分类 | 第19-20页 |
| ·与裂缝关系密切的地震属性 | 第20-30页 |
| ·振幅属性 | 第20-22页 |
| ·瞬时属性 | 第22页 |
| ·沿层构造属性 | 第22-23页 |
| ·相关特征属性 | 第23-25页 |
| ·信噪比属性 | 第25页 |
| ·主频系列F1、F2、F3 | 第25页 |
| ·相干体属性 | 第25-30页 |
| ·地震属性的提取 | 第30-32页 |
| ·剖面属性提取 | 第30页 |
| ·沿层属性提取 | 第30-31页 |
| ·数据体属性提取 | 第31页 |
| ·地震属性提取的影响因素 | 第31-32页 |
| ·地震属性参数的优化 | 第32-34页 |
| 第四章 裂缝预测方法 | 第34-52页 |
| ·构造应力场模拟法 | 第34页 |
| ·多元线性回归分析方法 | 第34-36页 |
| ·灰色模式识别方法 | 第36页 |
| ·构造曲率法 | 第36-41页 |
| ·构造曲率法基本原理 | 第37-39页 |
| ·构造曲率的计算方法 | 第39-41页 |
| ·人工神经网络方法 | 第41-52页 |
| ·人工神经网络发展现状 | 第41-43页 |
| ·人工神经网络模型 | 第43-46页 |
| ·多层前向网络及BP学习算法 | 第46-52页 |
| 第五章 程序设计与实现 | 第52-59页 |
| ·软件开发环境 | 第52页 |
| ·曲率法程序设计与实现 | 第52-54页 |
| ·程序设计 | 第52页 |
| ·主要功能模块实现 | 第52-54页 |
| ·BP神经网络程序设计与实现 | 第54-59页 |
| ·程序设计 | 第54-56页 |
| ·主要功能模块实现实现 | 第56-59页 |
| 第六章 实际应用分析 | 第59-79页 |
| ·工区概况 | 第59-63页 |
| ·地质构造概况 | 第59-60页 |
| ·储层裂缝特征 | 第60-63页 |
| ·构造曲率法在CHX区块T4层上段裂缝预测中的应用 | 第63-66页 |
| ·计算步骤 | 第63-64页 |
| ·结果分析 | 第64-66页 |
| ·BP神经网络在CHX区块T4层上段裂缝预测中的应用 | 第66-79页 |
| ·地震属性提取 | 第66-75页 |
| ·网络结构的设置、网络训练及预测 | 第75-78页 |
| ·结果分析 | 第78-79页 |
| 结论与建议 | 第79-80页 |
| 1、结论 | 第79页 |
| 2、建议 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |