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基于混沌时间序列分析的测井曲线识别研究

第1章 绪论第1-34页
 1.1 课题的目的和意义第12-13页
 1.2 非线性和混沌第13-17页
  1.2.1 线性和非线性第13页
  1.2.2 非线性科学第13-14页
  1.2.3 混沌的发展历史第14-15页
  1.2.4 混沌及其特征第15-17页
 1.3 时间序列分析综述第17-25页
  1.3.1 时间序列与时间序列分析第19-20页
  1.3.2 线性时序模型第20-23页
  1.3.3 非线性时序模型第23-25页
 1.4 混沌时间序列分析方法概述第25-28页
  1.4.1 非线性时序模型第25-26页
  1.4.2 混沌时序分析的研究方法第26页
  1.4.3 混沌时序分析的研究现状及存在问题第26-28页
 1.5 测井曲线识别综述第28-30页
  1.5.1 测井与测井曲线第29页
  1.5.2 测井曲线识别及主要研究方法第29-30页
 1.6 混沌时序分析在测井曲线识别中的应用前景第30-31页
 1.7 本文的主要研究内容第31-34页
  1.7.1 研究内容第31-32页
  1.7.2 本文的结构第32-34页
第2章 测井时间序列的混沌检测第34-47页
 2.1 引言第34-35页
 2.2 混沌时间序列的检测方法综述第35-41页
  2.2.1 混沌信号与随机信号的区别第35-36页
  2.2.2 混沌时间序列的检测方法第36-41页
 2.3 基于替代数据法的测井时间序列混沌检测第41-46页
  2.3.1 如何构造替代数据第41-43页
  2.3.2 实验准备第43-44页
  2.3.3 实验结果分析第44-46页
 2.4 本章小结第46-47页
第3章 测井时间序列的混沌特征提取第47-66页
 3.1 测井时间序列的产生机理和特性第47-48页
 3.2 时间序列的相空间重构第48-53页
  3.2.1 延迟坐标法第49-50页
  3.2.2 参数选择第50-51页
  3.2.3 测井时间序列的相空间重构第51-53页
 3.3 提取测井时间序列的关联维数第53-59页
  3.3.1 关联维数第53-54页
  3.3.2 实验及仿真结果第54-59页
 3.4 提取测井时间序列的最大 Lyapunov指数第59-64页
  3.4.1 最大 Lyapunov指数第59-61页
  3.4.2 测井时间序列最大 Lyapunov指数的求取方法第61-63页
  3.4.3 实验及仿真结果第63-64页
 3.5 本章小结第64-66页
第4章 油层测井曲线的预处理方法第66-84页
 4.1 油层测井曲线平滑的意义第66-67页
 4.2 油层测井曲线的 SDT和 PLOT数据平滑方法第67-72页
  4.2.1 基于 SDT方法的油层测井曲线平滑第67-68页
  4.2.2 基于 PLOT方法的油层测井曲线平滑第68-72页
 4.3 基于不对称的高斯型函数的油层测井曲线平滑第72-82页
  4.3.1 不对称的高斯型函数第72-76页
  4.3.2 不对称高斯型函数的参数确定方法第76-77页
  4.3.3 仿真实验第77-82页
 4.4 改进的不对称高斯函数平滑第82-83页
 4.5 本章小结第83-84页
第5章 基于混沌建模的油层测井曲线识别第84-94页
 5.1 混沌建模方法第84-88页
  5.1.1 混沌建模方法简介第85页
  5.1.2 局部线性拟合第85-86页
  5.1.3 全局非线性建模第86-88页
 5.2 基于重构相空间中高斯混合模型的油层测井信号分类第88-93页
  5.2.1 高斯混合模型第88-89页
  5.2.2 时间序列分类第89-90页
  5.2.3 实验结果分析第90-93页
 5.3 本章小结第93-94页
第6章 基于混沌特征的测井曲线识别系统第94-102页
 6.1 系统概述第94-98页
 6.2 系统的设计与分析第98-101页
 6.3 本章小结第101-102页
结论第102-105页
参考文献第105-114页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第114-115页
致谢第115-116页
个人简历第116页

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