并震联合实现测井类属性横向预测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·论文研究意义 | 第9-11页 |
| ·历史回顾及研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·测井类属性研究 | 第14页 |
| ·地震属性介绍、提取、优化 | 第14页 |
| ·测井类属性预测方法研究 | 第14页 |
| ·测井类属性横向预测软件设计 | 第14-15页 |
| ·测井类属性横向预测模型及实例计算 | 第15-16页 |
| 第二章 测井类属性简介 | 第16-26页 |
| ·测井曲线分类 | 第16-22页 |
| ·声波测井 | 第16-17页 |
| ·自然电位测井 | 第17-18页 |
| ·电阻率测井 | 第18-19页 |
| ·自然伽马测井 | 第19-20页 |
| ·中子测井 | 第20-21页 |
| ·密度测井 | 第21-22页 |
| ·测井定量解释基础 | 第22-26页 |
| ·孔隙度 | 第23页 |
| ·渗透率 | 第23页 |
| ·饱和度 | 第23页 |
| ·厚度 | 第23页 |
| ·储集层的集合形状 | 第23-24页 |
| ·温度和压力 | 第24-26页 |
| 第三章 地震属性介绍、提取、优化 | 第26-49页 |
| ·地震属性的分类 | 第26-27页 |
| ·地震属性的基本应用 | 第27-32页 |
| ·地震属性的提取 | 第32-38页 |
| ·时间属性提取 | 第32页 |
| ·振幅属性提取 | 第32-33页 |
| ·频率属性提取 | 第33-34页 |
| ·瞬时属性的提取 | 第34-35页 |
| ·自相关属性的提取 | 第35页 |
| ·相干数据体的提取 | 第35-36页 |
| ·速度属性的提取 | 第36页 |
| ·吸收衰减属性提取 | 第36-38页 |
| ·地震属性的优化 | 第38-49页 |
| ·因子分析 | 第40-43页 |
| ·基于搜索算法的地震属性优化方法 | 第43-49页 |
| 第四章 测井类属性预测方法研究 | 第49-80页 |
| ·单属性线性回归 | 第49-52页 |
| ·多属性线性回归 | 第52-54页 |
| ·褶积算子的应用 | 第54-56页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第56-62页 |
| ·人工神经网络研究简史 | 第57-58页 |
| ·人工神经网络研究内容 | 第58-59页 |
| ·人工神经网络在地球物理问题中的应用 | 第59-62页 |
| ·多层前馈误差反向传播(BP)神经网络分析及改进 | 第62-80页 |
| ·神经元的基本模型 | 第63-64页 |
| ·多层前馈BP神经网络标准算法 | 第64-72页 |
| ·多层前馈BP神经网络算法改进 | 第72-77页 |
| ·改进BP神经网络算法试验及结果 | 第77-80页 |
| 第五章 测井类属性横向预测软件设计 | 第80-88页 |
| ·软件总体介绍 | 第80-83页 |
| ·测井、地震数据准备 | 第83-85页 |
| ·显示工具 | 第85页 |
| ·地震属性提取、选择 | 第85-87页 |
| ·神经网络预测测井类属性 | 第87-88页 |
| 第六章 测井类属性横向预测模型及实例计算 | 第88-95页 |
| ·单道合成记录预测波速 | 第88-89页 |
| ·理论模型试算 | 第89-91页 |
| ·某油田实际资料处理 | 第91-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 结论与建议 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
