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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--陕西省榆林地区油气远景区预测方法研究
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陕西省榆林地区油气远景区预测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 传统找油方法的研究现状第10-11页
        1.2.2 遥感找油方法的研究现状第11-12页
        1.2.3 存在的问题第12-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 技术路线第13-15页
第2章 研究区概况第15-19页
    2.1 研究区自然地理概况第15页
    2.2 研究区地质背景第15-19页
        2.2.1 研究区构造特征第15-16页
        2.2.2 研究区地层概况第16-19页
第3章 生储盖地质条件及构造信息分析第19-28页
    3.1 生储盖地质条件评价因素第19-22页
        3.1.1 烃源岩第19-20页
        3.1.2 储集层第20-21页
        3.1.3 封盖层第21-22页
    3.2 构造信息评价因素第22-23页
    3.3 研究区生储盖地质条件及构造信息第23-25页
        3.3.1 研究区烃源岩条件第23-24页
        3.3.2 研究区储集层条件第24-25页
        3.3.3 研究区封盖层条件第25页
        3.3.4 研究区构造信息第25页
    3.4 生储盖地质信息及构造信息的获取第25-28页
第4章 烃类微渗漏异常信息提取第28-46页
    4.1 烃类微渗漏理论第28-29页
    4.2 遥感数据简介及预处理第29-33页
        4.2.1 遥感数据简介第29-30页
        4.2.2 遥感数据预处理第30-33页
            4.2.2.1 辐射定标第30-31页
            4.2.2.2 大气校正第31页
            4.2.2.3 子区裁剪第31-32页
            4.2.2.4 干扰信息去除第32-33页
    4.3 烃类微渗漏异常信息提取的方法第33-37页
        4.3.1 波段比值法第33页
        4.3.2 主成分分析法第33-34页
        4.3.3 光谱角法第34-35页
        4.3.4 温度反演法第35-37页
            4.3.4.1 基于分裂窗算法的温度反演第35-36页
            4.3.4.2 基于TES算法的温度反演第36-37页
    4.4 烃类微渗漏异常信息提取及结果分析第37-46页
        4.4.1 矿物蚀变异常信息提取第37-44页
            4.4.1.1 二价铁离子异常信息提取第38-39页
            4.4.1.2 碳酸盐化异常信息提取第39-40页
            4.4.1.3 粘土矿化异常信息提取第40-42页
            4.4.1.4 蚀变异常信息提取结果验证及分析第42-44页
        4.4.2 地表温度信息提取及结果分析第44-46页
第5章 研究区油气远景区预测第46-66页
    5.1 信息量模型的原理第46-47页
    5.2 训练样本点的选择第47-48页
    5.3 因子独立性检验第48-51页
        5.3.1 相关系数矩阵原理第48-49页
        5.3.2 独立性检验与因子筛选第49-51页
    5.4 基于信息量模型的油气远景区预测第51-66页
        5.4.1 因子分析第51-58页
            5.4.1.1 矿物蚀变异常信息第51-52页
            5.4.1.2 地表温度异常信息第52-53页
            5.4.1.3 上古生界烃源岩生烃强度第53-54页
            5.4.1.4 上古生界烃源岩镜质体反射率第54-55页
            5.4.1.5 盖层厚度第55-56页
            5.4.1.6 储集层Hφ 值第56-57页
            5.4.1.7 到断层的距离第57-58页
        5.4.2 各因子分级信息量计算第58-61页
        5.4.3 信息量总值计算及结果验证第61-62页
        5.4.4 信息量结果分级及分析第62-64页
        5.4.5 油气远景区预测结果验证分析第64-66页
第6章 结论与展望第66-68页
    6.1 结论第66-67页
    6.2 存在的不足及展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
附录第73页

 
 
论文编号BS2835118,这篇论文共73
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