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基于非线性学习理论的非常规储层基本参数测井评价

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基于非线性学习理论的非常规储层基本参数测井评价
论文目录
 
摘要第1页
Abstract第5-6页
详细摘要第6-9页
Detailed Abstract第9-15页
第一章 引言第15-29页
  · 研究目的与意义第15-16页
  · 国内外研究现状第16-22页
    · 煤层气储层测井响应特征研究现状第16-18页
    · 页岩气储层测井响应特征研究现状第18-21页
    · 研究存在的问题第21-22页
  · 研究内容与方法路线第22-24页
    · 研究内容第22-23页
    · 研究方法和技术路线第23-24页
  · 完成的工作量与创新点第24-29页
    · 完成的主要工作第24-27页
    · 主要创新点第27-29页
第二章 非线性学习理论第29-53页
  · 有监督学习理论概述第29-39页
    · 神经元基本概念第29-34页
    · Rosenblatt 感知器第34-35页
    · 线性神经网络第35-39页
  · BP 神经网络学习理论第39-46页
    · BP 神经网络的拓扑结构第39-40页
    · BP 神经网络原理及实现第40-43页
    · BP 神经网络算法的改进第43-46页
  · 支持向量机学习理论第46-51页
    · 线性可分的最优超平面第46-48页
    · 线性不可分的最优超平面第48页
    · 核函数第48-49页
    · 支持向量机(SVM)回归第49-51页
  · 小结第51-53页
第三章 煤层气储层测井响应特征第53-83页
  · 煤的测井响应第53-55页
  · 煤层气的测井响应特征第55-58页
  · 煤体结构识别第58-81页
    · 研究区基本地质条件第59-60页
    · 煤体结构的测井响应特征第60-72页
    · 煤体结构的测井响应识别第72-81页
  · 小结第81-83页
第四章 煤层含气量解释模型第83-95页
  · 基于测井参数的煤层含气量预测方法第83-85页
    · 相关分析和交会图分析法优选测井响应第83-84页
    · 基于 Elman 的神经网络学习算法优化第84-85页
  · 基于测井响应的煤层含气量预测模型第85-93页
    · 研究区地质概况第85-86页
    · 煤层含气量测井响应参数优选第86-90页
    · 预测模型的建立第90-91页
    · 预测结果及误差分析第91-93页
  · 小结第93-95页
第五章 页岩气储层特征及测井响应机理第95-111页
  · 页岩气储层的岩性特征第95-96页
  · 页岩的测井响应特征第96-101页
  · 页岩气储集层的测井响应特征第101-102页
  · 支持向量机岩性识别第102-107页
    · 识别方法第102-105页
    · 支持向量机岩性分类实例第105-107页
  · 页岩气储层力学参数分析第107-109页
  · 小结第109-111页
第六章 总有机碳(TOC)含量及含气量预测第111-123页
  · TOC 含量预测方法第111-114页
    · 数据归一化第111页
    · 测井参数优选方法第111-112页
    · 基于交叉验证(CV)的 SVR 结构参数优化第112-113页
    · TOC 含量预测方法流程第113-114页
  · 页岩气储层 TOC 含量与测井参数关系及模型第114-120页
    · 研究区地质概况第114页
    · TOC 含量与测井参数相关关系第114-116页
    · 支持向量机(SVR)的回归预测模型第116-118页
    · BP 神经网络预测模型第118-120页
  · 页岩气储层含气量计算第120-122页
  · 小结第122-123页
第七章 非常规储层基本参数测井评价系统第123-133页
  · 需求分析第123页
  · 软件工作流程及开发工具第123-124页
  · 系统功能的具体实现第124-129页
    · 数据编辑及转换功能第124-125页
    · 煤体结构识别功能第125-127页
    · 煤层含气量预测功能第127-128页
    · 页岩气储层岩性识别功能第128页
    · 页岩气储层 TOC 含量预测功能第128-129页
  · 模型算法优化第129-131页
    · BP 神经网络算法改进第129-131页
    · SVM 算法的改进第131页
  · 软件系统的应用第131页
  · 小结第131-133页
第八章 结论及展望第133-137页
参考文献第137-147页
致谢第147-149页
作者简介第149页

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