延川南煤层气勘探地震属性优选与融合方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 开采煤层气的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 地震属性的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 地震属性分析的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容与创新点 | 第13-15页 |
| 2 煤层气的地质理论 | 第15-22页 |
| 2.1 煤层气的成因 | 第15-17页 |
| 2.1.1 煤岩和煤层气形成的沉积环境 | 第15-16页 |
| 2.1.2 煤层气的生烃过程 | 第16-17页 |
| 2.2 煤层气的赋存条件 | 第17-18页 |
| 2.3 煤层气的运移机理 | 第18页 |
| 2.4 煤层气的成藏条件 | 第18-19页 |
| 2.4.1 煤层的储集条件 | 第19页 |
| 2.4.2 煤层的保存条件 | 第19页 |
| 2.5 延川南工区的主要概况 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 地震属性的提取 | 第22-29页 |
| 3.1 地震属性的分类与地质意义 | 第22-25页 |
| 3.1.1 地震属性的分类 | 第22-23页 |
| 3.1.2 地震属性的地质意义 | 第23-25页 |
| 3.2 地震属性的提取 | 第25-28页 |
| 3.2.1 地震属性的提取方式 | 第25-27页 |
| 3.2.2 时窗的选取 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 地震属性的优化 | 第29-39页 |
| 4.1 地震属性的优化的概述 | 第29-30页 |
| 4.2 地震属性的预处理 | 第30-31页 |
| 4.3 地震属性的优化方法 | 第31-35页 |
| 4.3.1 相关性分析 | 第31页 |
| 4.3.2 主成分分析法 | 第31-33页 |
| 4.3.3 K-L变换 | 第33-35页 |
| 4.4 工区地震属性的优化 | 第35-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于神经网络方法的属性融合 | 第39-57页 |
| 5.1 基本模型 | 第39-42页 |
| 5.1.1 MP模型 | 第40-41页 |
| 5.1.2 感知器模型 | 第41-42页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第42-47页 |
| 5.2.1 BP神经网络的原理 | 第42-45页 |
| 5.2.2 BP神经网络主要存在的问题 | 第45-47页 |
| 5.3 用遗传算法改进的神经网络 | 第47-52页 |
| 5.3.1 遗传算法的原理 | 第48-49页 |
| 5.3.2 将遗传算法应用于BP神经网路 | 第49-52页 |
| 5.4 粒子群优化的神经网络 | 第52-53页 |
| 5.5 多种神经网络方法的应用分析 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与建议 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57页 |
| 6.2 建议 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
