复杂断陷盆地套管损坏原因及预测方法研究

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复杂断陷盆地套管损坏原因及预测方法研究

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复杂断陷盆地套管损坏原因及预测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
1 引言	第13-28页
· 研究目的及研究意义	第13-14页
· 研究现状	第14-21页
· 油田套管损坏现状	第14-15页
· 套管损坏研究发展现状	第15-17页
· 套管损坏预测方法研究现状	第17-21页
· 套管损坏因素和损坏形态	第21-26页
· 套管损坏因素	第21-24页
· 套管损坏形态	第24-26页
· 存在的问题及主要研究内容	第26-28页
· 存在的问题	第26页
· 论文的难点和创新点	第26-27页
· 主要研究内容	第27-28页
2 海拉尔油田套管损坏现状及机理分析	第28-53页
· 海拉尔油田套管损坏特征	第28-34页
· 海拉尔地质概况	第28页
· 时空分布特征	第28-32页
· 损坏类型	第32页
· 损坏因素分析	第32-34页
· 贝 301 区块套损机理分析	第34-43页
· 地质概况	第34页
· 地质因素的影响	第34-38页
· 开发因素的影响	第38-43页
· 贝 14 区块套损机理分析	第43-48页
· 地质概况	第43页
· 地质因素的影响	第43-45页
· 开发因素的影响	第45-48页
· 贝 16 区块套损机理分析	第48-51页
· 地质概况	第48-49页
· 地质因素的影响	第49-50页
· 开发因素的影响	第50-51页
· 小结	第51-53页
3 模糊数学在套管损坏预测中的应用	第53-85页
· 模糊数学及其应用	第53-57页
· 模糊子集	第54-56页
· 模糊关系和模糊变换	第56-57页
· 模糊数学在地学中的应用	第57页
· 模糊数学模型的选择	第57-63页
· 综合评价模型	第58-60页
· 隶属函数	第60-61页
· 模糊向量 A	第61页
· 评判结果 B 的计算	第61-63页
· 评价对象隶属级别	第63页
· 套管损坏预测模型	第63-79页
· 评价指标的选取	第63-64页
· 评语集和隶属函数的确定	第64-65页
· 评语集等级标准划分	第65-75页
· 权重的确定以及计算	第75-78页
· 技术路线	第78-79页
· 预测结果	第79-85页
· 贝 301 区块预测	第79-81页
· 贝 14 区块预测	第81-83页
· 贝 16 区块预测	第83-85页
4 人工神经网络在套管损坏预测中的应用	第85-104页
· 人工神经网络及其应用	第85-91页
· 神经元模型	第86-87页
· 转移函数	第87-89页
· 学习规则	第89-90页
· 人工神经网络的应用	第90-91页
· BP 神经网络	第91-100页
· BP 神经网络模型	第92-93页
· BP 神经网络处理单元模型	第93-95页
· BP 神经网络学习算法	第95-97页
· 套管损坏应用模型	第97-100页
· 模型应用	第100-103页
· 学习训练	第100-101页
· 预测样本计算	第101-102页
· 结果分析	第102-103页
· 两种预测模型的比较	第103-104页
5 套管损坏预测系统	第104-110页
· 软件开发工具与开发环境	第104-105页
· 主要功能介绍	第105-110页
· 原始数据资料库	第105-106页
· 数据量算功能	第106-107页
· 模糊数学预测	第107-108页
· 人工神经网络预测	第108-110页
6 结论	第110-112页
参考文献	第112-118页
致谢	第118-119页
个人简历	第119页
发表的学术论文	第119-120 页

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