| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·流体识别现状 | 第10-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 含流体介质中岩石物理基础及参数分析 | 第14-25页 |
| ·含流体介质岩石物理学基础 | 第14-16页 |
| ·岩石弹性参数及相互关系 | 第16-19页 |
| ·泊松比与岩性及流体成分的关系 | 第16-17页 |
| ·密度、纵波速度和横波速度的关系 | 第17-18页 |
| ·纵横波速度比及弹性模量的变化规律 | 第18-19页 |
| ·Biot-Gassmann 方程 | 第19-25页 |
| ·Biot 理论简介 | 第20-21页 |
| ·Gassmann 方程 | 第21-22页 |
| ·流体替换分析 | 第22-25页 |
| 第3章 基于弹性参数的流体识别技术 | 第25-38页 |
| ·弹性参数的计算 | 第25-27页 |
| ·交会图法流体识别 | 第27-28页 |
| ·一维参数分析 | 第27-28页 |
| ·二维参数交会分析 | 第28页 |
| ·多参数流体识别 | 第28-30页 |
| ·定量交会图技术 | 第28-30页 |
| ·Castagna 和Smith 含油气砂岩识别 | 第30-37页 |
| ·识别结果分析 | 第37-38页 |
| 第4章 基于神经网络的流体识别技术 | 第38-48页 |
| ·利用神经网络识别流体性质概述 | 第38-39页 |
| ·基于BP 神经网络的流体识别基本原理 | 第39-44页 |
| ·BP 网络模型 | 第39-40页 |
| ·BP 学习算法 | 第40-42页 |
| ·BP 算法的程序实现 | 第42-44页 |
| ·Castagna 和Smith 含油气砂岩模型识别 | 第44-48页 |
| ·速度、密度集输入神经网络流体识别 | 第44-45页 |
| ·敏感参数集输入神经网络流体识别 | 第45-46页 |
| ·识别结果分析 | 第46-48页 |
| 第5章 实际资料应用 | 第48-54页 |
| ·国内某油田井资料流体识别 | 第48-54页 |
| ·敏感参数选取及交会图法流体识别 | 第48-49页 |
| ·利用神经网络进行流体识别 | 第49-52页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |