| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 研究内容、方法及意义 | 第12-13页 |
| 1．2 国内外研究概况及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1．2．1 阵列声波测井信号处理 | 第13-14页 |
| 1．2．2 常规声波时差曲线高分辨率处理 | 第14-15页 |
| 第二章 多极阵列声波测井声波时差提取及高分辨率处理方法 | 第15-33页 |
| 2．1 多极子阵列声波测井概述 | 第15-20页 |
| 2．1．1 多极子阵列声波测井原理 | 第15-18页 |
| 2．1．2 仪器结构及特点 | 第18-19页 |
| 2．1．3 多极子阵列声波测井仪（MAC）主要技术指标 | 第19-20页 |
| 2．2 阵列声波测井分波提取方法概述 | 第20-23页 |
| 2．2．1 相似相关法（STC） | 第20-21页 |
| 2．2．2 最大似然法 | 第21-22页 |
| 2．2．3 协方差法 | 第22-23页 |
| 2．3 相关—互功谱结合多炮点方法 | 第23-31页 |
| 2．3．1 相关法原理 | 第23-24页 |
| 2．3．2 互功率谱法原理 | 第24-25页 |
| 2．3．3 相关—互功谱法原理及提取纵波时差步骤 | 第25-27页 |
| 2．3．4 相关—互功谱结合多炮点处理方法 | 第27-30页 |
| 2．3．5 相关—互功谱结合多炮点方法处理流程 | 第30-31页 |
| 2．4 纵波时差高分辨率处理实例及效果检验 | 第31-33页 |
| 2．4．1 不同长度子阵列处理实例 | 第31-32页 |
| 2．4．2 最短子阵列处理跨同一深度地层实例 | 第32页 |
| 2．4．3 共发射与共接收子阵列综合处理结果 | 第32页 |
| 2．4．4 综合处理成果与常规处理方法成果及实测的高分辨率声波时差曲线比较 | 第32-33页 |
| 第三章 常规声波时差测井曲线高分辨率处理方法 | 第33-50页 |
| 3．1 神经网络用于常规声波时差曲线高分辨率处理的基本原理 | 第33-35页 |
| 3．1．1 可行性分析 | 第33-35页 |
| 3．1．2 研究思路 | 第35页 |
| 3．1．3 方法步骤 | 第35页 |
| 3．2 人工神经网络技术基本原理 | 第35-43页 |
| 3．2．1 人工神经网络技术概述 | 第35-36页 |
| 3．2．2 BP网络结构和学习规则 | 第36-40页 |
| 3．2．3 BP算法改进 | 第40-41页 |
| 3．2．4 BP结合遗传算法 | 第41-43页 |
| 3．3 神经网络高分辨率处理的具体步骤及程序实现 | 第43-47页 |
| 3．3．1 处理的具体步骤和流程图 | 第43-45页 |
| 3．3．2 学习样本的选取和处理原则 | 第45-46页 |
| 3．3．3 网络参数的选取 | 第46页 |
| 3．3．4 程序设计 | 第46-47页 |
| 3．4 神经网络法提高常规声波时差曲线分辨率的油田应用实例 | 第47-50页 |
| 3．4．1 解释井地质概况 | 第47-49页 |
| 3．4．2 实际应用和效果分析 | 第49-50页 |
| 结论及建议 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附图 | 第52-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
