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组分孔隙介质理论研究及其在储层气水识别中的应用
 
     论文目录
 
中文摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究目的和意义第11页
    1.2 孔隙流体介质理论第11-14页
        1.2.1 国内外研究现状第12-13页
        1.2.2 组分弹性孔隙流体介质理论第13-14页
    1.3 研究方法与应用第14-16页
        1.3.1 孔隙流体介质弹性参数的研究方法第15页
        1.3.2 流体识别因子的研究进展第15-16页
    1.4 主要研究内容与论文框架第16-18页
        1.4.1 论文的研究内容第16-17页
        1.4.2 论文框架结构第17-18页
    1.5 主要研究成果及创新第18-19页
2 基于等效力学原理的弹性组分孔隙流体介质第19-27页
    2.1 四个特征单元体第19-20页
    2.2 基于特征单元体划分的两个子区间第20-21页
    2.3 基于体积比例数的密度组分方程第21-22页
        2.3.1 固体型弹性孔隙流体介质第21页
        2.3.2 流体型弹性孔隙流体介质第21-22页
    2.4 基于单元体线性加权组合法的体积模量和剪切模量组分方程第22-23页
        2.4.1 固体型弹性区间内目标介质E的体积模量和剪切模量组分方程第22页
        2.4.2 流体型弹性区间内目标介质E的体积模量组分方程第22-23页
    2.5 弹性组分孔隙流体介质的波动方程第23-25页
    2.6 本章小结第25-27页
3 弹性组分孔隙流体介质模型正演数值计算第27-41页
    3.1 密度、体积和剪切模量的组分方程实例第28-34页
        3.1.1 密度组分方程计算实例第28-30页
        3.1.2 体积模量组分方程计算实例第30-32页
        3.1.3 剪切模量组分方程计算实例第32-34页
    3.2 关联性参数的组分方程计算实例第34-38页
        3.2.1 横波速度平方和阻抗第34-36页
        3.2.2 纵波速度平方和阻抗第36-37页
        3.2.3 纵横波速度比和泊松比第37-38页
    3.3 本章小结第38-41页
4 弹性组分孔隙流体介质模型反演数值计算第41-81页
    4.1 弹性参数反演方法及对应反演公式第41-51页
        4.1.1 正向反演公式推导及过程简述第42-45页
        4.1.2 逆向反演公式推导及过程简述第45-47页
        4.1.3 双向反演公式推导及过程简述第47-49页
        4.1.4 混合反演公式推导及过程简述第49-50页
        4.1.5 遍历组合统计反演公式推导及过程简述第50-51页
    4.2 岩石样品的多种反演方法计算实例及反演结果分析第51-79页
        4.2.1 含气砂岩反演实例第52-61页
        4.2.2 含水砂岩反演实例第61-75页
        4.2.3 含气、含水砂岩重点参数分析阐释第75-79页
    4.3 本章小结第79-81页
5 弹性组分孔隙流体介质参数的计算过程实例第81-105页
    5.1 测井数据评价第82-84页
        5.1.1 原始测井数据的评估准则第83页
        5.1.2 密度-孔隙度和孔隙度-密度组分方程第83-84页
    5.2 孔隙度参数的调整计算第84-86页
        5.2.1 三孔隙度法第84-85页
        5.2.2 三孔隙度计算公式第85-86页
    5.3 地层介质组分参数的反演计算第86-92页
        5.3.1 骨架密度和流体密度组分反演第86-89页
        5.3.2 转换点孔隙度和骨架横波速度反演第89-90页
        5.3.3 组分纵波速度反演第90-92页
    5.4 反演组分参数实测回归第92-97页
        5.4.1 S井储层组分参数层界面回归第93-94页
        5.4.2 S井储层组分参数实测回归第94-97页
    5.5 结合测井资料的流体敏感参数综合分析第97-103页
        5.5.1 流体敏感参数曲线分析第98-100页
        5.5.2 测井解释分析第100-102页
        5.5.3 S井为例的流体敏感参数综合分析第102-103页
    5.6 本章小结第103-105页
6 概率神经网络在地震属性反演中的应用第105-119页
    6.1 概率神经网络概述第105-109页
    6.2 概率神经网络地震属性反演第109-114页
        6.2.1 概率神经网络地震属性反演原理第109-112页
        6.2.2 概率神经网络的交叉检验第112-114页
    6.3 概率神经网络预测流体密度的实现第114-117页
    6.4 本章小结第117-119页
7 流体敏感参数在川西XC工区储层气水识别中的应用第119-145页
    7.1 区域地质概况第119-125页
        7.1.1 区域地质特征第120页
        7.1.2 区域沉积特征第120-122页
        7.1.3 区域储层特征第122-125页
    7.2 面临难题第125-126页
    7.3 流体敏感参数在川西工区储层气水识别中的应用第126-143页
        7.3.1 流体密度进行储层气水识别的应用第127-139页
        7.3.2 流体速度进行储层气水识别的试验性应用第139-143页
    7.4 本章小结第143-145页
8 结论与工作展望第145-149页
    8.1 研究工作成果第145-146页
    8.2 未来工作展望和建议第146-149页
致谢第149-151页
参考文献第151-159页
发表文章第159页

 
论文编号BS3168444,这篇论文共159
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