| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 页岩储层地震岩石物理技术研究进展 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 基于贝叶斯理论的岩性识别 | 第18-35页 |
| 2.1 最大似然估计 | 第18-20页 |
| 2.2 Markov性 | 第20-24页 |
| 2.1.1 Markov随机链 | 第21-23页 |
| 2.1.2 Markov随机场 | 第23-24页 |
| 2.3 贝叶斯框架下的岩性识别 | 第24-25页 |
| 2.4 模型试算 | 第25-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 页岩储层岩石物理模型 | 第35-52页 |
| 3.1 岩石的弹性属性 | 第35-37页 |
| 3.2 等效介质理论 | 第37-40页 |
| 3.3 页岩压实模型 | 第40-46页 |
| 3.4 裂缝型页岩模型 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 贝叶斯框架下页岩储层参数反演 | 第52-77页 |
| 4.1 统计岩石物理正演 | 第52-55页 |
| 4.2 基于贝叶斯理论的储层参数反演 | 第55-62页 |
| 4.2.1 模拟退火优化粒子群算法 | 第56-58页 |
| 4.2.2 最大后验概率准则下的参数估计 | 第58-62页 |
| 4.3 实际数据应用及不确定性分析 | 第62-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于岩石物理模型及粒子滤波方法的页岩横波速度预测 | 第77-92页 |
| 5.1 粒子滤波算法 | 第77-84页 |
| 5.1.1 递推贝叶斯估计 | 第77-79页 |
| 5.1.2 粒子滤波 | 第79-82页 |
| 5.1.3 粒子群优化粒子滤波 | 第82-84页 |
| 5.2 基于粒子滤波方法的横波速度预测 | 第84-86页 |
| 5.3 实际应用 | 第86-89页 |
| 5.4 参数取值分析 | 第89-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第6章 裂缝型页岩储层岩石物理建模及应用 | 第92-111页 |
| 6.1 基于双孔隙系统模型的页岩各向异性参数反演 | 第92-103页 |
| 6.1.1 双孔隙系统岩石物理模型 | 第92-97页 |
| 6.1.2 实际数据分析及模型校准 | 第97-99页 |
| 6.1.3 基于模拟退火优化粒子群算法的多参数反演 | 第99-103页 |
| 6.2 基于岩石物理模型及粒子滤波方法的页岩各向异性参数反演 | 第103-111页 |
| 6.2.1 各向异性页岩岩石物理模型 | 第103-104页 |
| 6.2.2 基于粒子滤波方法的多参数反演 | 第104-111页 |
| 第7章 结论与展望 | 第111-113页 |
| 7.1 结论 | 第111-112页 |
| 7.2 展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-119页 |
| 作者简介及攻博期间科研成果 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
