| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 地震属性 | 第10-11页 |
| 1.2.2 裂缝敏感属性 | 第11-13页 |
| 1.2.3 地震多属性分析 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 反映裂缝特征的地震属性提取 | 第16-49页 |
| 2.1 倾角方位角属性 | 第16-27页 |
| 2.1.1 反射层倾角和倾向方位角的定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 三维地层倾角和倾向方位角估计方法 | 第17-25页 |
| 2.1.3 实际资料应用 | 第25-27页 |
| 2.2 相干属性 | 第27-34页 |
| 2.2.1 相干体属性技术的方法原理 | 第27-31页 |
| 2.2.2 实例分析 | 第31-34页 |
| 2.3 曲率属性 | 第34-48页 |
| 2.3.1 曲率的基本概念 | 第34-36页 |
| 2.3.2 层面曲率属性 | 第36-42页 |
| 2.3.3 三维曲率体属性 | 第42-45页 |
| 2.3.4 基于谱分解的曲率属性提取 | 第45-47页 |
| 2.3.5 曲率、应力和裂缝相互关系 | 第47-48页 |
| 2.4 小结 | 第48-49页 |
| 第三章 地震多属性分析方法 | 第49-66页 |
| 3.1 属性优化 | 第49-54页 |
| 3.1.1 独立分量分析 | 第49-52页 |
| 3.1.2 鲁棒主成分分析(RPCA) | 第52页 |
| 3.1.3 基于鲁棒主成分分析的属性优化 | 第52-54页 |
| 3.2 属性聚类 | 第54-59页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第54-57页 |
| 3.2.2 基于弹性网络和稀疏表示的分类算法(EN-SRC) | 第57-58页 |
| 3.2.3 聚类分析实例 | 第58-59页 |
| 3.3 属性转换 | 第59-65页 |
| 3.3.1 多元线性回归 | 第59-62页 |
| 3.3.2 相关滤波 | 第62-64页 |
| 3.3.3 实际资料处理 | 第64-65页 |
| 3.4 小结 | 第65-66页 |
| 第四章 深信度网络用于储层厚度预测和裂缝识别 | 第66-77页 |
| 4.1 深信度网络 | 第66-69页 |
| 4.1.1 深信度网络的原理 | 第66-67页 |
| 4.1.2 深信度网络算法 | 第67-69页 |
| 4.2 深信度网络用于砂体厚度预测 | 第69-74页 |
| 4.2.1 方法原理 | 第69-70页 |
| 4.2.2 实例分析 | 第70-74页 |
| 4.3 深信度网络用于储层裂缝识别 | 第74-76页 |
| 4.4 小结 | 第76-77页 |
| 第五章 结论与认识 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |