| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 裂缝性岩石声波参数实验研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 裂缝识别与裂缝性储层测井评价研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 粒子群与支持向量机研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 分水岭变换研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 难点与创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 常规测井资料的裂缝响应特征和裂缝识别方法 | 第19-28页 |
| 2.1 井中裂缝类型 | 第19页 |
| 2.2 常规测井曲线裂缝响应特征 | 第19-22页 |
| 2.2.1 电阻率测井 | 第20-21页 |
| 2.2.2 声波测井 | 第21页 |
| 2.2.3 密度测井 | 第21页 |
| 2.2.4 光电吸收截面指数 | 第21页 |
| 2.2.5 井径测井 | 第21-22页 |
| 2.2.6 井温测井 | 第22页 |
| 2.2.7 自然伽马测井 | 第22页 |
| 2.3 基于常规测井曲线识别裂缝 | 第22-25页 |
| 2.3.1 侧向测井定量表征裂缝 | 第23-24页 |
| 2.3.2 深感应八侧向测井定量表征裂缝 | 第24页 |
| 2.3.3 井径测井定量表征裂缝 | 第24页 |
| 2.3.4 铀元素异常定量表征裂缝 | 第24-25页 |
| 2.3.5 孔隙度曲线定量表征裂缝 | 第25页 |
| 2.4 基于常规测井资料多信息裂缝识别方法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 小波多分辨率处理方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 裂缝综合概率法 | 第26页 |
| 2.4.3 BP 神经网络法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 成像测井资料的裂缝响应特征和裂缝识别方法 | 第28-34页 |
| 3.1 成像测井简介 | 第28-30页 |
| 3.1.1 电成像测井 | 第28-29页 |
| 3.1.2 声波成像测井 | 第29-30页 |
| 3.2 成像测井资料裂缝特征 | 第30-32页 |
| 3.2.1 成像测井资料裂缝特征 | 第30-31页 |
| 3.2.2 裂缝宽度定量表征 | 第31页 |
| 3.2.3 裂缝孔隙度定量表征 | 第31-32页 |
| 3.3 基于成像测井资料的多信息法识别裂缝 | 第32-33页 |
| 3.3.1 成像测井资料的小波变换法提取裂缝 | 第32页 |
| 3.3.2 基于成像测井资料的元胞自动机法提取裂缝 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 裂缝性岩石声波参数实验 | 第34-51页 |
| 4.1 声波参数测量实验原理 | 第34-35页 |
| 4.2 声波参数测量方法及步骤 | 第35-37页 |
| 4.2.1 裂缝性声波参数实验目的 | 第36页 |
| 4.2.2 裂缝性声波参数实验方法 | 第36-37页 |
| 4.2.3 声波参数实验步骤 | 第37页 |
| 4.3 裂缝性岩石声波参数测量试验与数据分析 | 第37-49页 |
| 4.3.1 饱和度与声波参数关系研究 | 第38-42页 |
| 4.3.2 裂缝宽度与声波参数关系研究 | 第42-47页 |
| 4.3.3 横波分裂现象研究 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 自适应微粒群算法结合支持向量机识别储层裂缝 | 第51-57页 |
| 5.1 微粒群算法与支持向量机算法 | 第51-52页 |
| 5.1.1 C-支持向量机 | 第51-52页 |
| 5.1.2 标准微粒群算法（PSO） | 第52页 |
| 5.2 自适应粒子群嵌入支持向量机算法 | 第52-53页 |
| 5.2.1 自适应粒子群算法（APSO） | 第52-53页 |
| 5.2.2 APSO-SVM 模型流程 | 第53页 |
| 5.3 APSO-SVM 算法案例研究 | 第53-56页 |
| 5.3.1 建立模型样本集 | 第54-55页 |
| 5.3.2 输入数据标准化处理 | 第55页 |
| 5.3.3 裂缝发育分级分类预测 | 第55页 |
| 5.3.4 裂缝发育分级预测效果 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于分水岭算法的成像测井图像裂缝参数提取 | 第57-69页 |
| 6.1 分水岭算法原理 | 第57-60页 |
| 6.1.0 排序与淹没过程 | 第58-59页 |
| 6.1.1 分水岭算法流程 | 第59页 |
| 6.1.2 图像预处理方法 | 第59-60页 |
| 6.2 分水岭算法改进 | 第60-62页 |
| 6.2.1 图像腐蚀与膨胀 | 第60-61页 |
| 6.2.2 开运算与闭运算 | 第61-62页 |
| 6.2.3 形态学图像重建 | 第62页 |
| 6.3 分水岭变换处理成像测井资料 | 第62-67页 |
| 6.3.1 传统分水岭算法与阈值分割算子对比 | 第62-65页 |
| 6.3.2 基于开闭运算的分水岭算法处理结果 | 第65-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第七章 裂缝储层评价与应用 | 第69-77页 |
| 7.1 城深地区地质概况 | 第69-70页 |
| 7.2 城深 A 井裂缝发育评价 | 第70-76页 |
| 7.2.1 霍夫变换原理及城深 A 井裂缝提取成果 | 第70-71页 |
| 7.2.2 城深 A 井 APSO-SVM 法裂缝预测 | 第71-72页 |
| 7.2.3 依据测井软件对城深 A 井成像资料提取裂缝参数 | 第72-73页 |
| 7.2.4 依据声波参数实验结果计算城深 A 井裂缝参数 | 第73-75页 |
| 7.2.5 声波参数实验横波分裂研究结果应用情况 | 第75页 |
| 7.2.6 城深 A 井成像测井资料孔隙度谱评价裂缝性储层 | 第75-76页 |
| 7.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
