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多信息融合追踪算法及在砂体连通性研究中的应用

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多信息融合追踪算法及在砂体连通性研究中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第6-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9页
  1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.2.1 信息融合研究现状第9-10页
    1.2.2 地层对比技术研究现状第10-11页
    1.2.3 砂体连通性的研究现状第11-12页
  1.3 论文技术路线及结构第12-14页
第二章 多信息融合追踪砂体连通性基础理论和技术第14-21页
  2.1 多信息融合理论第14-19页
    2.1.1 信息融合基本概念第14页
    2.1.2 信息融合的特点第14-15页
    2.1.3 信息融合的结构模型第15-17页
    2.1.4 信息融合算法第17-18页
    2.1.5 信息融合技术在勘探开发研究中的应用第18-19页
  2.2 追踪算法理论第19-20页
    2.2.1 追踪算法的概念第19页
    2.2.2 地质学中常用追踪算法第19-20页
  2.3 砂体连通关系研究方法第20页
    2.3.1 地震方法第20页
    2.3.2 测井资料追踪砂体连通性第20页
    2.3.3 地质随机建模方法第20页
    2.3.4 用变差函数描述砂体连通性第20页
  2.4 本章小结第20-21页
第三章 地层对比第21-29页
  3.1 基于地震的地层框架划分第21-22页
  3.2 利用测井曲线活度划分准层序第22-24页
    3.2.1 测井曲线地层划分的原理第22-23页
    3.2.2 地层界面提取第23-24页
  3.3 联井地层对比第24-28页
    3.3.1 利用遗传算法进行地层对比第24页
    3.3.2 地层对比特征指标的选择第24页
    3.3.3 建立适应度函数第24-26页
    3.3.4 遗传操作步骤第26-28页
  3.4 地层对比结果的模糊推理第28页
  3.5 本章小结第28-29页
第四章 精细小层约束下的砂体追踪第29-41页
  4.1 地震信息属性参数的提取与优化分析方法第29-33页
    4.1.1 概率神经网络模型第29-32页
    4.1.2 有监督学习概率神经网络第32-33页
  4.2 随机模拟建模第33-37页
    4.2.1 克里金法第33-35页
    4.2.2 变差函数模型第35-37页
    4.2.3 克里金算法的实现步骤:第37页
  4.3 趋势面分析法进行砂体连通性判断第37-40页
    4.3.1 多项式趋势面一般形式第37-38页
    4.3.2 样条函数插值建模方法第38-40页
  4.4 本章小结第40-41页
第五章 在油田开发中的应用第41-49页
  5.1 葡北二断块试验区自然情况第41-43页
    5.1.1 工区地理情况第41页
    5.1.2 工区地址概况第41-43页
  5.2 测井曲线、地震属性参数选择第43-45页
    5.2.1 地震特征第43页
    5.2.2 井资料概况第43-45页
  5.3 地层对比分析第45-46页
  5.4 地震反演生成三位数据体第46-49页
结论第49-50页
参考文献第50-53页
发表文章目录第53-54页
致谢第54-55页
详细摘要第55-64页

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