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碳酸盐岩横波预测方法研究及精度分析——以四川AGM地区为例
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碳酸盐岩横波预测方法研究及精度分析——以四川AGM地区为例
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第1章 前言第9-14页
　　1.1 研究目的及意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　　　1.2.1 横波预测的研究现状第10-11页
　　　　1.2.2 BFO-BP神经网络研究现状第11-12页
　　1.3 研究技术路线及主要研究内容第12-13页
　　1.4 研究成果及创新点第13-14页
第2章 基于岩石弹性参数的正演法第14-20页
　　2.1 岩石弹性参数正演流程第14-15页
　　2.2 岩石物理模型参数设定及影响因素研究第15-20页
　　　　2.2.1 理论值岩石基质对碳酸盐岩横波速度的影响第16-17页
　　　　2.2.2 理论值孔隙纵横比对碳酸盐岩横波速度的影响第17-18页
　　　　2.2.3 理论值孔隙度对碳酸盐岩横波速度的影响第18页
　　　　2.2.4 理论值流体饱和度对碳酸盐岩横波速度的影响第18-20页
第3章 自适应XU-PAYNE模型法第20-33页
　　3.1 碳酸盐岩XU-PAYNE模型的构建第20-25页
　　　　3.1.1 经典Xu-Payne模型搭建第20-24页
　　　　3.1.2 交会图分析技术第24-25页
　　3.2 碳酸盐岩自适应XU-PAYNE模型的构建第25-33页
　　　　3.2.1 构建自适应Xu-Payne模型的步骤第25-29页
　　　　3.2.2 孔隙纵横比及孔隙度的估算第29-33页
第4章 BFO-BP神经网络预测法第33-45页
　　4.1 BP神经网络第33-39页
　　　　4.1.1 Tensorflow基本概念及模型搭建第33-34页
　　　　4.1.2 神经网络原理第34-38页
　　　　4.1.3 BP神经网络优化中的挑战第38-39页
　　4.2 BFO-BP神经网络模型第39-45页
　　　　4.2.1 细菌觅食优化算法第39-42页
　　　　4.2.2 利用BFO算法训练BP神经网络第42-45页
第5章 碳酸盐岩横波预测精度分析第45-61页
　　5.1 研究工区概况第45-46页
　　5.2 基础数据集研究第46-50页
　　　　5.2.1 基础数据集分析第46-47页
　　　　5.2.2 岩石物理分析第47-49页
　　　　5.2.3 模型评估及误差公式第49-50页
　　5.3 实际横波速度预测结果第50-61页
　　　　5.3.1 基于岩石弹性参数正演法的横波预测第50-56页
　　　　5.3.2 自适应Xu-Payne模型法的横波预测第56-57页
　　　　5.3.3 BFO-BP神经网络预测法的横波预测第57-59页
　　　　5.3.4 三种模型横波预测结果对比分析第59-61页
第6章 认识与建议第61-63页
　　6.1 认识第61页
　　6.2 问题与建议第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
个人简介第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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