地质统计学在储层地质建模中的应用
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汇报提纲
研究现状 目标与内容 过程论述 结论
研究现状
多点地质统计学是目前储层地质随机建模的研 究热点方向。相对于传统的两点地质统计学方 法，多点地质统计学在进行储层地质建模时能 够利用更多空间点数据（n>2）之间的相关性 进行统计计算，因此建立的模型更加满足实际 的情况。 多点地质统计学算法snesim是其中一种基于 概率统计的方法，由于snesim算法的参数设 置较为复杂，因此该算法的各种参数对模型的 控制需要进行研究和分析，从而指导如何使用 该算法建立高质量的储层模型。
硬数据条件化
向网格中加载硬数据：
硬数据条件化模拟结果：
非平稳模拟
旋转角控制河道局部的方向 仿射性控制河道宽度
手绘旋转与仿射性图像：
1.3
0.8 0.5 15°
75°
45°
格式转换：
参数文件复制：
参数设置：
运行得到实现：
涠洲11-2油田4井区岩相模拟
研究区属于辫状河三角洲前缘亚相,微相种类较多,面积较大，但 是钻井较少且分布集中,为了减少没有井控制的地方模拟的不确 定性,本次采用录井解释的砂泥岩相进行岩相模拟，相的种类减 少，有助于减少模拟的不确定性.
利用不同油组的平面沉积微相图作为训练图像：
序贯指示法模拟结果：
snesim算法模拟结果：
用多点法模拟的岩相展布图较为连续且具有一定的真实性
结论
设置不同参数对程序的影响： 目标比例能有效控制模拟结果相比例 目标相比例的设置应与训练图像边际 概率相近，否则要考虑更换训练图像 旋转角控制河道局部的方向，仿射性 控制河道宽度 用多点法模拟的岩相展布图较为连续 且具有一定的真实性
多点地质统计学原理、方法及应用__概述及解释说明
多点地质统计学原理、方法及应用概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨多点地质统计学的原理、方法及应用，为读者提供一个全面了解该领域的概述。
多点地质统计学是一门研究如何有效地利用多变量数值以及空间数据进行地质分析和预测的学科。
它通过综合多种数据，包括物理测量数据、遥感图像数据和野外调查数据等，来实现对不同地质现象和过程的建模与研究。
1.2 文章结构本文按照以下结构组织内容：首先介绍多点地质统计学的基本原理，包括其定义与概念、基本假设以及原理解释。
随后，针对多点地质统计学的方法进行详细阐述，探讨数据收集与预处理、变量选择和缺失值处理以及统计模型拟合与优化算法应用等关键步骤。
接下来，我们将通过具体案例研究来展示多点地质统计学在矿产资源评估与勘探、地下水资源管理与保护以及石油勘探与开发中的应用实践。
最后，在结论部分对全文进行概括总结，并展望未来多点地质统计学研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍多点地质统计学的原理、方法及应用，以帮助读者对该领域有一个清晰的认识。
通过阐述基本原理和方法，读者可以了解多点地质统计学在地质分析和预测中的重要性。
此外，通过具体案例的引入，读者将能够更好地理解多点地质统计学在实际问题中的应用价值和潜力。
最后，通过对未来研究方向的展望，读者可以获得一些启示，并为自己在该领域开展研究提供参考。
2. 多点地质统计学原理2.1 定义与概念多点地质统计学是一种广泛应用于地质科学领域的统计学方法。
它通过对多个地点上的地质数据进行收集、分析和解释，旨在揭示地下资源的分布规律和空间变异性。
多点地质统计学基于一系列假设和方法，能够提供可靠的预测结果和决策依据。
2.2 基本假设在多点地质统计学中，存在几个基本假设：- 空间自相关假设：相邻位置上的地质现象存在关联性，即一个位置的观测值可能受到相邻位置观测值的影响。
- 空间平稳假设：在整个研究区域内，不同位置上的地质变量具有类似的变异性。
由两点到多点的地质统计学储层建模 (2)
断块油气田2012年9月断块油气田FAULT -BLOCK OIL ＆GAS FIELD 由两点到多点的地质统计学储层建模陈培元1，姜楠1，杨辉廷1，刘学利2（1.西南石油大学资源与环境学院，四川成都610500；2.中国石化西北油田分公司，新疆乌鲁木齐830011）基金项目：“十二五”国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”子课题“塔里木盆地大型碳酸盐岩油气田勘探开发示范工程”（2011ZX05049-04）摘要传统的两点地质统计学建模方法，以象元为空间赋值单元、变差函数为工具建立确定性的模型，或者应用各种随机模拟方法建立可选的模型，在精确表征复杂的空间结构及目标体几何形态方面有一定的局限性。
有别于两点地质统计学的多点地质统计学，可有效地解决更广泛的地质模拟问题。
然而，在实际应用过程中，受岩-相模型及与之相对应的训练图像可靠性的影响，结果变得比较复杂。
因此，选择合适的训练图像及恰当的算法可有助于提高储层建模的精度和效率。
以××油田曲流河沉积为例，采用两点和多点统计学方法构建模型。
对比发现，基于多点地质统计学的地质建模方法真实可再现河流相的沉积形态，还降低随机建模的不确定性。
尽管模拟结果与井点真实数据之间存在误差，但通过调整随搜索半径、训练图像大小及概率计算中临近点个数限制，可显著提高模型精度。
关键词两点地质统计学；多点地质统计学；储层；随机模拟中图分类号：TE319文献标志码：A收稿日期：2012-04-01；改回日期：2012-07-10。
作者简介：陈培元，男，1984年生，博士，主要从事油藏描述和油藏地质建模研究。
E -mail ：swpua409@ 。
引用格式：陈培元，姜楠，杨辉廷，等.由两点到多点的地质统计学储层建模［J ］.断块油气田，2012，19（5）：596-599.Chen Peiyuan ，Jiang Nan ，Yang Huiting ，et al.Reservoir stochastic modeling using geostatistics from two -point to multiple -point ［J ］.Fault -Block Oil &Gas Field ，2012，19（5）：596-599.Reservoir stochastic modeling using geostatistics from two -point to multiple -pointChen Peiyuan 1,Jiang Nan 1,Yang Huiting 1,Liu Xueli 2(1.School of Resources and Environment,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China;2.Northwest Oilfield Company,SINOPEC,Urumqi 830011,China)Abstract:Conventional two -point geostatistics modeling mainly uses the pixel -based method and variogram to establish the deterministic model,or uses all kinds of stochastic simulation methods to establish optional model.But it can not fully reflect the variability of the space structure and geometric shape of object.Unlike the two -point geostatistics,the multiple -point geostatistics can solve the problems of geologic simulation widely.In actual application process,due to the lithofacies and the reliability of corresponding training image,it is necessary choosing the suitable training image and appropriate algorithm to improve the accuracy and efficiency of simulation.Taking the meandering river sedimentation of some oilfield as an example,the reservoir model is built by two -point and multiple -point geostatistics parison results of two models show that the method based on the multiple -point not only represents the real sedimentary form of fluvial facies,but also reduces the uncertainty of stochastic modeling effectively and improves the modeling accuracy at maximum.Although the simulation results do not agree with the real well date completely,the prediction accuracy can be improved through adjusting the search radius,the size of training image and the number limit of nearest -neighbor points used in probability calculation.Key words:two -point geostatistics;multiple -point geostatistics;reservoir;stochastic simulation近年来，随着储层建模技术的不断发展，人们对储层地质模型的要求越来越高。
地质统计学在地质及矿业中的应用及发展
地质统计学在地质及矿业中的应用及发展【摘要】地质统计学是一门重要的地质学分支，通过对地质数据的分析和解释，可以帮助我们更好地认识地质现象和地质资源。
在地质学中，地质统计学可以用于地质勘探、矿产资源评价、矿床预测和地质灾害预测等方面。
在矿业领域，地质统计学的应用也非常广泛，可以帮助矿业公司提高勘探效率和资源利用率。
地质统计学在实践中也存在一些局限性，比如样本数量不足或数据质量不高等问题。
未来，随着技术的不断发展和完善，地质统计学在地质及矿业中的应用将会更加广泛，为地质矿产领域的发展提供更多可能性。
地质统计学在地质及矿业中的重要性不可忽视，需要不断加强研究和实践。
【关键词】地质统计学、地质勘探、矿产资源评价、矿床预测、地质灾害预测、资源勘查、发展方向、局限性、重要性。
1. 引言1.1 地质统计学的概念地质统计学，是统计学与地质学相结合的一门交叉学科，主要研究地质现象的空间变异性及其规律性。
地质统计学通过对地质数据进行统计分析，揭示地质现象之间的关联性和规律性，从而为地质学和矿业提供科学依据。
地质统计学的方法包括样本普查、空间插值、随机模拟等。
这些方法可以帮助地质学家和矿业工作者更好地分析和解释地质数据，发现地下资源的分布规律，预测地质灾害的发生可能性，优化资源勘查的方案等。
地质统计学是一门在地质学和矿业中具有重要意义的学科，在研究地质现象的空间变异性和规律性方面发挥着至关重要的作用。
随着技术的发展和方法的进步，地质统计学将在地质及矿业领域发挥越来越重要的作用。
1.2 地质统计学在地质学中的重要性地质统计学在地质学中的重要性体现在对地质数据的分析与解释上。
地质统计学通过数理统计的方法，可以对地质数据进行合理的处理和分析，从而帮助地质学家更好地理解地质现象和地质过程。
在地质调查和勘探中，地质统计学可以帮助地质学家发现地质异常、地质断裂和矿产资源的分布规律，为矿产资源的勘探和评价提供科学依据。
地质统计学还可以帮助地质学家进行地质灾害的预测和评估。
地质岩心分析在储层表征中的应用
地质岩心分析在储层表征中的应用
葛一卓;李龙威;刘天绎;黄丽娟
【期刊名称】《有色金属工程》
【年(卷),期】2024(14)2
【摘要】随着社会的不断进步,地质岩心分析在储层表征中的应用备受关注和重视。
基于此,地质构造研究工作者需要不断提升自身的专业素质。
由邬忠虎等编著,科学
出版社于2018年11月出版的《页岩储层破裂特征及裂缝分布预测》一书是页岩储层破裂特征及裂缝分布预测的重要成果,该书使用理论联系案例知识的模式,对地
质岩心分析在储层表征中的应用进行充分研究和分析,能够发挥重要意义。
【总页数】1页(PI0006)
【作者】葛一卓;李龙威;刘天绎;黄丽娟
【作者单位】长江大学石油工程学院;天津市滨海新区渤海钻探工程公司油气合作
开发分公司
【正文语种】中文
【中图分类】P61
【相关文献】
1.地质统计学在储层表征中的应用
2.低孔渗储层评价中核磁共振岩心实验分析的应用
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4.一体化地质建
模在新近系礁灰岩储层定量表征中的应用5.数学地质方法在储层沉积相分析中的
应用——以柴达木盆地花土沟油田新近系砂岩储层为例
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多点地质统计学在储层建模中的应用
在 实 际 建 模 中 ，通 过搜 索待 估 点 与周 围条 件 数 据 点 构成 的
数据事件Ｄ，然后在训练图像 中获得此数据事件出现的概率 ，利
用蒙 特卡 罗抽样 ，就 可 以 完成待 估点 的 随机 模拟 了 。
Ｄ
呈指 状 分布 ，并 且 连 片 ，远 砂 坝前 端 发育席 状砂 微 相 （ 图１ ）。
｛ ｔ 璺 ｊ ・ 箕 … ｏ 窀
＝
（ １ １ 、一
【 ２）
图１ Ｅ ｓ １ ０ 小层 沉积 微相 图
估 计 中心 点 Ａ 。 取值 可 以 为 ：
的优 点 ，既 能忠 实 于 条件 数据 又 具有 很 强形 态重 构 能 力 ，能够 很
好的再现复杂的空间结构和几何形状的地质体 ，在沉积相模拟方
面具 备广 阔的应用前景 。本文首 先回顾 了多点地质统计学储
层 建 模 算 法 原理 ，然 后 以 永３ 断块 沙 二 下 亚 段 ｌ ｏ 砂 组 为 例 ，研 究 各小 层 的沉 积微 相 平 面及 垂 向特 征 ，另外结 合 各微 相概 率 体 为约
２ 实 例应 用
２ ． １ 训练 图像 的 建 立
训 练 图像 的建 立 是 多 点 地 质统 计 学 方 法 应 用 的 基础 ，首 先 研 究永 ３ 断块１ ０ 砂组 的 沉 积微 相 平 面特 征 及 沉 积微 相 间的 接触 关 系 ，然 后再 利 用该 区块 井 资料统 计 各沉 积微 相 的垂 向概 率 ，二 者 相结 合 ，最 终建 立该 区块 的平 稳训练 图像 。
法 ，是一 种 最 为常 用 ，也 是 目前 最 为成熟 的算 法 ，其 目的 是 为了
多点地质统计学
多点地质统计学Multiple-point geostatistic是相对于传统的两点地质统计学而言的,主要应用于储层表征与建模中.传统的地质统计学在储层建模中主要应用于两大方面:其一,应用各种克里金方法建立确定性的模型,这类方法主要有简单克里金、普通克里金、泛克里金、协同克里金、贝叶斯克里金、指示克里金等;其二,应用各种随机建模的方法建立可选的、等可能的地质模型,这类方法主要有高斯模拟(如序贯高斯模拟)、截断高斯模拟、指示模拟(如序贯指示模拟)等。
上述方法的共同特点是空间赋值单元为象元(即网格),故在储层建模领域将其归属为基于象元的方法。
这些方法均以变差函数为工具,亦可将其归属为基于变差函数的方法。
变差函数局限性（传统地质统计学）变差函数只能把握空间上两点之间的相关性,亦即在二阶平稳或本征假设的前提下空间上任意两点之间的相关性,因而难于表征复杂的空间结构和再现复杂目标的几何形态(如弯曲河道)。
弯曲河道的3种不同的空间结构(图1a,b,c)在横向上(东西方向,图1d)和纵向上(南北方向,图1e)的变差函数十分相似,这说明应用变差函数不能区分这3种不同的空间结构及几何形态,因此,基于变差函数的传统地质统计学插值和模拟方法难于精确表征具有复杂空间结构和几何形态的地质体。
现有的储层随机建模的另一途径是基于目标的方法,它是以目标物体为基本模拟单元,进行离散物体的随机模拟(Haldorsen and Damsleth,1990;Holdenet al.,1998)。
主要方法为示性点过程(亦称标点过程),其根据先验地质知识、点过程理论及优化方法(如模拟退火)表征目标地质体的空间分布,因此这种方法可以较好地再现目标体几何形态。
但这种方法亦有其不足:1)每类具有不同几何形状的目标均需要有特定的一套参数(如长度、宽度、厚度等),而对于复杂几何形态,参数化较为困难;2)由于该方法属于迭代算法,因此当单一目标体内井数据较多时,井数据的条件化较为困难,而且要求大量机时2多点地质统计学的基本概念多点统计学着重表达多点之间的相关性。
基于地质统计学的采空区储量估算
基于地质统计学的采空区储量估算赵华杰【摘要】采空区是固体矿产开采过程中已被开挖的所留下的采场、硐室等,采空区的储量编录是矿山储量动态管理的基本要求,准确的储量计算结果可有效指导矿山后续的生产工作,提高经济效益,但目前国内各矿山大多采用简单的几何计算方法求取采空区储量,无法准确、客观地评估矿山的资源储量情况,为了精确估算采空区储量,以新疆某矿区为例,首先分析了适合建立采空区的三维模型方法,以及固体矿产储量估算中采空区建模的2种方式:剖面法和中段法;建立模型后,将基于地质统计学建立的矿体三维模型和采空区模型进行布尔求交,根据切割后模型,体积加权计算采空区储量;最后通过实例对比采空区和剖面法三维矿体模型求交结果的储量信息,验证了基于地质统计学计算储量结果更为接近实际勘探储量,这对于矿山的数字化动态管理,矿山开采具有指导意义.【期刊名称】《西安科技大学学报》【年(卷),期】2019(039)003【总页数】6页(P492-497)【关键词】采空区;地质统计学;矿山开采;储量动态管理【作者】赵华杰【作者单位】西安财经学院行知学院,陕西西安710038【正文语种】中文【中图分类】TD150 引言矿山储量动态管理的目的是适时、准确掌握矿山资源储量保有、变化情况，促进矿山资源储量的有效保护和合理利用。
在矿山建设生产的不同阶段，结合矿床地质条件、资源储量保有程度、矿山开采顺序等，对采空区的储量进行统计研究，可以提升资源储量类别和探求各类生产矿量的方案，为矿山建设生产提供技术依据。
文中结合三维地学建模技术，利用地质统计学储量计算结果，完全基于三维模型对采空区进行储量估算。
其中，对已经开采的区域，可以重新进行储量估算，进而作为矿山储量核实的参考依据，对于未开拓的部分，可以通过在三维视图中建立待开采的采区模型，然后计算模型储量，根据储量指标指导矿山的实际开采工作。
采空区模型的建立主要是利用矿山提供的各类剖面图、中段平面图、钻孔及坑道测量编录资料而进行的。
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②最有效的方法是生产动态检验，即对于产生的随机实现， 进行油藏数值模拟研究，优选最符合生产历史的模型。如果都 不满意，则应检验随机模拟方法、特征参数，并重新模拟多实 现直至满意。
提纲
1、储层地质建模简介 2、地质统计学算法简介
上述2相4点二 维训练有16种组合 模式，若在三维空 间内增加训练网格 数并增加岩相类型 ，则计算量将变得 非常大。因此该方 法的使用应尽量减 少岩相类型和训练
网格数目。
2、地质统计学算法简介—2.6随机模拟方法的选择
随机模拟方法很多，但没有一种万能的方法能解决所有沉 积类型的建模问题。不同的随机模型有其地质适用性及应用范 畴。
3、应用实例
4、问题探讨
3、应用实例—XX油田地质建模
项目技术特点
（1）在岩相模型和孔、渗、饱属性体建模方面，除常用的 约束方式外，还用到规律性的地质认识作为约束，如：岩相模型 使用沉积相作为约束；孔隙度模型使用砂体厚度作为约束；渗透 率模型使用孔隙度作为约束，并采用了先进的云转换算法；饱和 度模型同时使用孔隙度和构造深度作为约束。
2、地质统计学算法简介—2.7随机模拟实现的优选
多个模拟实现的验证和优选是工作量很大的工作，由于各 随机实现都是等概率的，因此，求多个实现的平均值作为最终 模型是不可取的，因为该方法将产生类似于克里金方法的光滑 结果，且其模型的数据分布将不遵从原硬数据的分布。一般采 用如下2种方法对各随机实现进行验证和优选：
地质统计学在储层地质建模中的应用
2019年12月
提纲
1、储层地质建模简介
2、地质统计学算法简介 3、应用实例 4、问题探讨
1、储层地质建模简介—1.1发展历程
储层地质建模技术已有50年左右的发展历史。
早期的储层地质模型是为了满足油藏数值模拟的需要， 受限于当时的算法技术及计算机处理能力，其模型特点是： ①算法简单（距离加权反比、最小曲率的算法），预测性较 差；②以每层网格为单元进行插值计算，显示时多层叠加， 属于伪三维建模技术。③建模技术实现于数值模拟软件的前 处理模块中，无独立的商业软件。
2、地质统计学算法简介—2.1克里金方法（Kriging）原理
三种具有基台值的理论变差函数模型
具不同变程的克里金插值图象
克里金算法包括：简单克里金(SK)、普通克里金(OK)、具有外部漂移的克里金、泛克里金(UK)、因 子克里金、协同克里金、贝叶斯克里金(BK)、指示克里金等。这些算法无一例外存在如下局限性。
克里金方法主要应用变差函数（或协方差函数）来研究在空间上 既有随机性又有结构性的变量（区域化变量）的分布。它优于传统方 法（如三角网法，距离反比加权法等），在于它不仅考虑到被估点位 置与已知数据位置的相互关系，而且还考虑到已知点位置之间的相互 联系，因此更能反映客观地质规律，估值精度相对较高，是定量描述 储层的有力工具。
（2）在孔隙度模型和渗透率模型的基础上，利用流动带指 数计算公式建立了流动带指数模型，在三维空间内进行了非均质 性研究。
（3）在地质模型的基础上，除提取了常规的砂体厚度和孔、 渗、饱分布图外，还计算了更为复杂、但实用的储量丰度、地层 系数和流动单元分布图，并利用提取的平面图对产量的分布进行 了预测。
储层地质模型的建立是以构造地质学、沉积学、石油地质
学、储层地质学及油藏地球化学为理论基础的，以五大信息库
为支柱，充分应用油藏描述软件系统中的实际分析模块等功能， 将应用统计分析、地质统计学分析、灰色系统分析、神经网络 分析、分析几何学分析及模糊数学等贯穿于研究的始终，是油 藏描述中所涉及的上万个不同类型、不同精度的数据得以去粗 取精、去伪存真，突出起主导作用的参数，提高各类数据体分 析应用过程的科学化、精细化程度，并以各种确定性建模和随 机建模为方法，以计算机为手段，建立各种三维可视化的模型， 最终有机组合形成完善的储层地质模型。
从地质统计学角度来讲，标点过程模拟即是要模拟物体点(points)及其性 质(marks)在三维空间的联合分布。
物体性质(marks)实际上就是物体几何学形态，包括各相的形状（矩形、椭 球体、锥形等）、长度、宽度、高度、方向、顶底位置等。
利用优化算法(如模拟退火)可以使模拟实现忠实于井信息、地震信息以及其它 指定的条件信息。
（4）网格粗化过程中，采用了纵向非均质性分析技术确定 纵向网格的合并方式 ，以尽量保持原精细模型的纵向非均质性 。
3、应用实例—XX油田地质建模
建模工区
岩相变差函数
3、应用实例—XX油田地质建模
不同岩相随机实现砂地比对比图
3、应用实例—XX油田地质建模
(优化算法可用作 离散
后处理) (优Βιβλιοθήκη 算法可用作连续 后处理)机 马尔可夫随 机域
模
型 二点直方图
马尔可夫模拟(应 离散/ 用迭代算法) 连续
(很少单独使用,主 离散
用作退火后处理)
多点地质统 计学
多点地质统计 离散
2、地质统计学算法简介—2.3标点过程
标点过程的基本思路是根据点过程的概率定律按照空间中几何物体的分布 规律，产生这些物体的中心点的空间分布，然后将物体性质（即marks，如物体 几何形状、大小、方向等）标注于各点之上。
2、地质统计学算法简介
序贯指示岩相模型
相控序贯高斯孔隙度模型
2、地质统计学算法简介—2.5序贯指示模拟
多点地质统计学，又称图像训练方法，是近些年发展出的能够很 好符合已知储层模式的相模拟算法，其基本原理是：首先，由地质家 给出沉积模式作为训练图像，然后，对图像上各网格节点上不同相之 间相互邻接关系进行概率统计，进而根据未知点周围的已知点对模型 中的未知点进行估算，估算完成的未知点作为其它未知点的已知点， 对未知点的估计顺序利用随机种子发生器来实现随机模拟。
基于目标的 标点过程( 随机模型 布尔模型)
标点过程模拟(用 离散
退火或迭代算法)
序贯高斯
概率场
(优化算法可用作
基 高斯域
转带模拟
连续
LU模拟
高斯模拟
后处理)
于
截断高斯 截断高斯
(优化算法可用作
截断高斯域
截断高斯模拟
离散
象
模拟
模拟
后处理)
元
序贯指示 指示模拟
模拟
的
分形随机域 随
分形模拟
概率场 指示模拟
(5)生产动态信息库。用于开发阶段储层 、流体（油、气、 水）的动态变化及分布研究，分析水驱油状况、储量动用状况 及剩余油分布状况，建立剩余油分布模型。
提纲
1、储层地质建模简介
2、地质统计学算法简介
3、应用实例 4、问题探讨
2、地质统计学算法简介
储层建模有两种基本途径，即确定性建模(Deterministic Modeling)和随机建模（Stochastic Modeling）。
一般地，广义的储层三维建模（即油藏三维建模）包括四 个主要环节，即数据准备、构造建模、储层属性建模、图形显 示。根据三维地质模型，可进行各种计算（后处理）；如果要 将储层模型用于油藏数值模拟，应对其进行粗化。
1、储层地质建模简介—1.3储层地质模型五大信息库
(1)地震信息库。用于地层划分对比、构造分析、地震相 研究、砂体预测及储层参数预测、地层压力的预测等。
2、地质统计学算法简介—2.2随机建模
随机建模，是指以已知的信息为基础，以随机函数为理论，应用随机模拟
方法，产生可选的、等概率的储层模型的方法，亦即对井间未知区应用随机
模拟方法给出多种可能的预测结果。
常见随机模拟算法列表
算法及模型
随机模型
序贯模拟 误差模拟
概率场 模拟
优化算法(模拟退 模型 火及迭代算法) 性质
2、地质统计学算法简介—2.4序贯高斯模拟
高斯随机域是最经典的随机函数模型。该模型的最大特 征是随机变量符合高斯分布(正态分布)。
对于符合高斯分布的随机变量（或通过正态得分变换为 高斯分布的随机变量），可以很容易地通过变差函数求取变 量的累积条件概率分布函数（ccdf）。从条件概率分布函数 中随机地提取分位数便可得到模拟实现。
变差函数是克里金方法的基础，是区域 化变量空间变异性的一种度量，反映了空间 变异程度随距离而变化的特征。
其中变程(Range)越大，则表示具有相关 性的数据的范围越大，表现为模型的连片性 越好；基台值(Sill)越大，则表示在变程 (Range)内，数据变化越大，越小则表示数据 越均一；块金值(Nugget)则表示基准点上的 均质程度。
在实际的建模过程中，为了尽量降低模型中的不确定性， 应尽量应用确定性信息来限定随机建模过程，应用多种资料 （地质、测井、地震、试井等）进行协同建模。这就是随机建 模与确定性建模相结合的建模思路。
2、地质统计学算法简介—2.1克里金方法（Kriging）原理
克里金方法是地质统计学的重要组成部分，可以说是地质统计学 的核心，很多随机模拟算法都以克里金方法为基础。
(2)地质信息库。包括区域地质资料、岩心录井、岩屑录 井、地化录井等资料及其分析数据，这是油藏描述的第一性资 料，可用于油藏描述各方面的研究。
(3)测井数据库。可用于层组划分对比、测井相与沉积相 研究、单井储层参数解释、油气水层解释、隔夹层解释、砂体 内部结构及砂体定向解释、裂缝特征及分布研究。
(4)测试信息库。包括试由及试井（如RFT、脉冲测试等） 资料及数据，用于流体性质、油气产能、地层压力系统、砂体 连通性、断层封闭性及裂缝宏观分布等研究。
如对于相模拟来说，如果已知相的几何构型（几何形态和 组合方式），则标点过程为首选方法；如果已知相的模式图， 则多点地质统计学为首选方法；对于具有排序分布的相组合来 说，截断高斯模拟方法最为适合；如果既不知几何构型，相组 合又无排序现象，则应选用序贯指示模拟。