多点地质统计学

多点地质统计学snesim算法 原理及应用
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python（原创版）目录1.多点地质统计学概述2.Python 在多点地质统计学中的应用3.多点地质统计学的具体方法4.Python 实现多点地质统计学的优势5.总结正文【1.多点地质统计学概述】多点地质统计学是一种研究地下岩石、矿产等地质信息的学科，它通过对大量地质数据进行统计分析，从而揭示地下结构的规律和特征。

在地质勘探、矿产资源开发等领域具有重要的应用价值。

【2.Python 在多点地质统计学中的应用】Python 作为一种广泛应用于数据处理和分析的编程语言，在地质统计学领域也有着广泛的应用。

Python 提供了丰富的库和工具，如 NumPy、SciPy、Pandas 等，可以方便地进行地质数据的处理、分析和可视化。

【3.多点地质统计学的具体方法】多点地质统计学主要包括以下几种方法：（1）克里金插值：是一种基于空间相关性的插值方法，可以预测地下岩石、矿产等地质信息的空间分布。

（2）序贯模拟：是一种基于随机过程的地质模拟方法，可以模拟地下结构的演化过程。

（3）多元统计分析：包括主成分分析、聚类分析等方法，可以对地质数据进行降维、分类等处理。

【4.Python 实现多点地质统计学的优势】（1）强大的数据处理能力：Python 可以方便地处理大规模、复杂的地质数据，满足多点地质统计学的需求。

（2）丰富的库和工具：Python 提供了丰富的库和工具，如 NumPy、SciPy、Pandas 等，可以方便地进行地质数据的分析和可视化。

（3）灵活的编程环境：Python 作为一种高级编程语言，具有语法简洁、易学易用等优点，可以提高地质统计学的工作效率。

【5.总结】多点地质统计学是一门研究地下岩石、矿产等地质信息的学科，Python 作为一门广泛应用于数据处理和分析的编程语言，在地质统计学领域有着广泛的应用。

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。

储层多点地质统计学随机建模方法摘要：多点地质统计学使用训练图像代替变差函数，将更多的地质资料整合到储层建模过程中，使得最终模型更加符合地质认识。

随着研究的不断深入，越来越多的地质工作人员开始熟悉这一方法，凭借自身的独特优势，多点地质统计学将在储层建模领域占得重要的一席。

关键词：多点地质统计学训练图像储层建模一、多点地质统计学与训练图像基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的常用方法。

然而，变差函数只能建立空间两点之间的相关性，难于描述具有复杂空间结构和几何形态的地质体的连续性和变异性。

针对这一问题，多点地质统计学方法应运而生。

该方法着重表达空间中多点之间的相关性，能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。

多点地质统计学的基本工具是训练图像，其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。

对于沉积相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，实质上就是一个包含有相接触关系的数字化先验地质模型，其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。

二、地质概念模型转换成图像训练地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的概念模型。

当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关系时，这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。

利用训练图像整合先验地质认识，并在储层建模过程中引导井间相的预测，是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。

可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。

地质解释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。

理想状态下，应当建立一个训练图像库，这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目标储层典型沉积模式的训练图像，而不需要每次都重新制作训练图像。

三、多点模拟原理进行多点模拟，需要使用地质统计学中的序贯模拟。

但是，多点模拟与传统的基于变差函数的两点模拟是不同的。

多点地质统计学随机建模方法原理详细教程多点地质统计学（Multiple-Point Geostatistics，简称MPGS）是一种用于地质建模的统计学方法，旨在综合考虑多个地质属性之间的空间关系，可以用于模拟地质体结构和属性的空间分布。

下面是一个详细的MPGS建模方法的教程。

1.数据收集和准备首先，需要收集和准备地质数据。

这些数据可以包括钻孔数据、采矿数据、地球物理数据等。

数据应该包括多个不同属性的测量结果。

2.数据预处理对收集的数据进行预处理是为了消除异常值、填充缺失值和准备数据用于建模。

这些步骤可以包括数据清洗、插值等。

3.定义模型网格创建一个用于建模的三维网格，通常由正交的网格单元组成。

网格的尺寸和边界应根据实际问题的要求进行选择。

4.模式提取在做MPGS建模之前，需要从数据中提取出具有空间一致性和相关性的模式。

这可以通过模式提取算法实现，如基于模拟退火算法的直方图匹配。

5.模式匹配在模型建模过程中，需要通过模式匹配找到与已知数据最相似的地质模式。

这可以通过计算模式之间的相似性指标，如多点统计函数（MPS）实现。

6.模式合成一旦找到与已知数据相似的地质模式，可以根据模式之间的空间关系来生成新的地质模式。

这可以通过使用概率或变异性模型来实现。

7.模型重建利用已生成的地质模式，可以在模型网格单元上对地质属性进行插值，以重建地质体的结构和属性分布。

这可以使用插值方法，如克里金插值、逼近法等。

8.模型评估和修正完成模型重建后，需要评估模型的性能并根据需求对模型进行修正。

可以利用模型与实际数据之间的比较以及其他准则来评估模型的准确性和合理性。

9.模型应用完成最终的地质建模后，可以将模型应用于相关的地质问题，如矿产资源评估、地质风险评估等。

以上是MPGS建模方法的详细教程。

这种方法在地质建模中广泛应用，可以提供更准确和全面的地质属性分布信息，对于地质资源开发和管理具有重要意义。

地 质统 汁学 储层 模拟 方 法综 合 了 基于 象元 和 基于 目标 的模拟 方 法
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python -回复"多点地质统计学python"是一种基于Python编程语言的地质统计学方法，它通过使用多点统计技术来分析地质数据和建立地质模型。

多点地质统计学python可以用于地质建模、矿产资源评估、油气勘探等地质领域。

本文将逐步介绍多点地质统计学python的基本原理、数据处理步骤以及应用案例。

第一步：理解多点地质统计学的基本原理多点地质统计学是一种从多个样本点中提取信息进行推断的统计学方法，它考虑了地质数据在空间上的相关性和变异性。

这种方法的基本原理是通过对多个样本点进行统计分析，揭示地质变量的分布和空间结构。

多点地质统计学方法在地质学领域得到广泛应用，可以实现对地质数据的建模和预测。

第二步：了解多点统计技术在python中的实现Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，例如NumPy、Pandas和Matplotlib等。

这些库提供了处理大型地质数据集和执行统计分析的工具。

在python中，可以使用这些库来实现多点地质统计学方法，例如多点统计算法、样本点选择和空间变异性分析等。

第三步：处理地质数据集在使用多点地质统计学python之前，首先需要准备一个地质数据集。

这个数据集包含了地质变量的观测值，例如地层厚度、属性值或矿石品位等。

地质数据集通常以表格形式存储，可以使用Pandas库将数据导入到python环境中进行处理。

第四步：分析地质数据集在有了地质数据集之后，可以使用多点地质统计学python来分析数据。

首先，可以使用NumPy库计算地质数据的统计指标，例如均值、方差和协方差等。

这些统计指标可以用来揭示地质变量的中心趋势和空间关系。

接下来，可以使用多点统计算法来分析地质数据的变异性和空间结构。

其中，常见的多点地质统计学方法包括变差函数、半变异函数和变异权重等。

这些方法可以用来评估地质数据的变异性，并揭示地质变量之间的空间关联性。

１前 言 ．
Ｃ ｙ：＾Ｄ｝ Ａ Ｄ｝一 Ａ Ｚ（ ， ｒＤ｝ ｏ ｛ ， 一Ｅ｛ ， ＿Ｅ｛ ｝ Ｄ／Ｖａ｛ ＝Ｅ｛ （一Ｅ｛ ） ４ Ｄ｝ １ Ｄ｝
从而有 ：
、
自 多点地质统计学 于 １９ 年 应用于储层建模研 究以来 ， 中发 从 ９２ 其 展 了两大类方法 ， 即迭代类 方法和非迭代类 方法 ， 由于算 法缺陷 ， 但 使 得 其难 以进行实 际应用 。迭代类 的方法主要有 ： 模拟退 火方法—— ① 从 训练 图像 中得到多点统计 参数， 据此建 立 目标 函数， 用模拟退火 并应 方法进行 随机模 拟； 于吉布斯取样 的后处 理迭代方 法— —首先基 ②基 于传统 变差 甬数 进行随机模 拟， 然后根 据从训 练图像 中得 到的各 待模 拟点的局部条件概率， 应用基于 Ｇｂ ｓ ｉ 取样的迭代方 法， ｂ 对已有的模拟实 现进行迭代修改（ 后处理） ， 复多点 统计特征； 基于神经网络的马尔 以恢 ③ 可夫蒙特卡洛方法——首 先对 从训 练图像 得到的多点统计参数进行神 经 网络 训练 然后 应用 马尔柯 夫链 蒙 特卡 罗模拟 （ ＭＣ 产 生模拟 图 ＭＣ ） 像 。以上方法均 为迭 代算法， 主要 受到迭代收敛 的局限， 因而其 应用也 受到 了限制 。但 它已经成为 了 目前 国内外研 究的热点 ， 旨在通过增 它 加捕述 点数 ， 从而 达到更合理 的再现储层形 态。尽管它综合 了基于 目 标 的方法和基于 象元 方法 的优点 ， 对传统 的多点地质统计学 建模方 但 法 进行 改进 已经达 成了共 识 。首先是 ２０ 年 Ｓｒｂ ｌ ０ １ ｔ ｅｌ Ｊｕｎｌ ｅ ｅ和 ｏｒｅ等将 原有 的多点统计算法加 以改进 提出了 Ｓｅｉ ｎｓ ｍ算法 。后来 由于 Ｓ ｅｉ ｎｓ ｍ算 法存 在其局限性 ， 能再 现非平 稳性特征 ， ｒａ在 Ｓａｆｒ 油藏预测 中 不 Ａ ｐｔ ｔｎｏｄ 心会议上 提出 了Ｓｍｐ ｔ ｉ ａ原理 。尽管 如此 ，ｎｓｍ算 法仍然 是当前 国际 Ｓ ｅｉ 上应用最广的多点统计随机建模主流算法 。而河流相储层 是油气 最多 的储层之一 ， 占到了我 国油气储层 的４ ．％， ２７ 故对 河流相储层进行储层 精细建模研究 ， 尤其是 当前勘探开 发新储量 的难度越来 越大 ， 大量油 田 进入了开发 中后期 ， 油气均 已被大量 的采 出 ， 但仍有 相当数量的油气滞 留在地 下 ， 因此确定剩余 油形成及其 分布规律是 高含水期油 田开 发调 整 的一项 重要研究 内容 ， 亦是一项急 需解决 的世 界性难题 。而 要解决 这 一问题最为重要 的途径是建立高 精度的 、 映地下复杂非均 质性特 反

多点地质统计学在点坝内部构型三维建模中的应用刘可可;侯加根;刘钰铭;史燕青;柳琳;唐力;高兴军;周新茂【摘要】首次将多点地质统计学应用于点坝内部三维建模。

基于60 m超小井距资料，统计点坝内部夹层发育特征，利用统计结果人机交互绘制训练图像，定量表征了夹层的厚度、倾角、频率、密度、水平间距等信息。

选取典型点坝，将单井解释夹层沿着夹层面垂直投影至点坝顶面，结合点坝沉积样式，获取建模过程中旋转数据体，以此来表征夹层走向信息。

利用多点地质统计学Snesim算法进行点坝内部侧积夹层三维建模，与序贯指示模拟方法在同一点坝和旋转数据体基础上建立的点坝内部三维构型模型进行对比分析。

研究结果表明，序贯指示模拟方法建立的点坝内部三维构型模型，虽然能够在一定程度上表征点坝内部夹层特征，但在表征夹层的连续性方面效果不佳，并且由于缺少训练图像的约束，只能定性展示夹层发育情况，无法达到定量刻画的程度。

而利用多点地质统计学方法建立的模型，点坝内部夹层受控于训练图像及旋转数据体的双重约束，能够定量再现夹层的发育规模和产状，精确表征点坝内部夹层的几何形态与空间结构。

结合水淹信息表明，此多点方法建立的点坝内部三维构型模型对于剩余油分布研究有指导意义。

%For the first time,an application of Multiple-point geostatistics in 3D internal architecture modeling of point bar is proposed in this paper.Data from dense well patterns ( well spacing of 60 m) offer us the statistical distribution charac-teristics of interbeds within the point bar.Training images are produced by interactive processing of the statistical results for quantitative characterization of the interbeds,such as theirthickness,dip,frequency,density and horizontal spacing.A typical point bar is first choosed for vertically projecting the interbeds interpreted fromsingle well data to its top surface along the surfaces of interbeds,and then a 3D spinning cube is calculated in combination with the depositional patterns of the point bar for strike characterization of the interbeds.The Snesim algorithm is used for 3D architectural modeling of lat-eral accretion,and the results are compared with those from sequential indicator simulation ( SIS) .It is concluded that SIS may represent the characteristics of interbeds,but it is inadequate to characterize their continuity.Besides,a lack of constraints from training images forbids satisfactory quantitative characterization.In contrast,the model based on Snesim is under the dual control of training images and 3D spinning cube,thus it can quantitatively characterize the distribution,ge-ometry and spatial structure of the interbeds.The data of watered-out reservoirs reveal that the architecture model built with multiple-point geostatistics method can guide the mapping of remaining oil.【期刊名称】《石油与天然气地质》【年(卷),期】2016(037)004【总页数】7页(P577-583)【关键词】训练图像;旋转数据体;密井网;多点地质统计学;点坝;剩余油分布【作者】刘可可;侯加根;刘钰铭;史燕青;柳琳;唐力;高兴军;周新茂【作者单位】中国石油大学北京地球科学学院，北京102249; 中国石油长城钻探工程有限公司测井公司，辽宁盘锦124011;中国石油大学北京地球科学学院，北京102249;中国石油大学北京地球科学学院，北京102249;中国石油大学北京地球科学学院，北京102249;中国石油大学北京地球科学学院，北京102249; 中国石油长城钻探工程有限公司地质研究院，辽宁盘锦124010;中国石油大学北京地球科学学院，北京102249; 中国石油华北油田公司勘探开发研究院，河北任丘062552;中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京100083【正文语种】中文【中图分类】TE122.2侧积层是曲流河储层中点坝内部砂体主要的渗流屏障，因此建立精确的点坝内部构型三维模型，对曲流河储层内部剩余油预测及挖潜具有重要实用价值[1-4]。

Ｐ ５ ０和 Ｐ Ｉ Ｏ ， 并对 ３ 种建模方法计算的结果进行 了比较． 结果表 明： 多点地质统计建模方法产生的沉 积微相 图和孔隙度、 渗透率、 含油饱和度模型最具有地质意义， 河道形 态清晰 ， 且具有较好 的连续
性； 利 用 多点地质 统计 学建模 方 法获得 的储 量的 方差 最小 ， 不确定 性 最小． 关 键词 ： 地 质建模 ； 多点统计 学 建模 ； 储 量计 算 ； 概 率储 量 ； 密井 网 ； 大庆 油 田
（ １ ． 大庆 油田 第 四采油厂 ， 黑龙 江 大庆 １ ６ ３ ０ ０ １ ； ２ ． 西安石油大学 石油工程学 院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘要 ： 为 了说 明 多点地 质统计 学建模 方 法 的优 势 ， 以大庆 油 田 某密 井 网地 区 的一 个层 位 为例 ， 分 别 利 用 多点地 质统计 学、 序 贯指 示和 示性 点过程 ３种 建模 方 法 ， 获得 了相应 的沉积 相模 型及相 控 下的 物性 参数模 型． 依 ３种模 型 为 基础 ， 采 用容 积 法计 算 了该层 位 的单 元 储 量 ， 求取 了概 率储 量 Ｐ ９ ０ 、
于河流相储层的建模方法 ， 引起 了专业人员 的极大 重视 … ． 多点 地质 统计 学 建模 方 法 综合 了基 于 象 元
的方法 易 忠实 于条件 数据 和基 于 目标 的方 法易再 现 目标几 何形 态 的优 点 ， 同时 克服 了传 统 的基 于 变 差 函数 的两点 地质 统计 学不 能表达 复杂 空 间结构 和再 现 目标 几何 形态 的不 足 ， 具 有 明显 的优 越性 ． 它采 用
Ｅ— ｍａ ｉ ｌ ： ｓ ｈ ｅ ｎ ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ ＠ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｍ． ｃ ｎ

更多地受控于先验地质目标知识库的约束 。多点地质 河河 道频 繁分 又 、 体规模 和展布 方 向不一致 ， 砂 传统 的 统计 学利 用训 练 图像代 替变 差 函数揭示 变 量 的空 间关 两 点地 质统 计学 不能 很好 刻 画主要砂 体微 相 的空 间变 系， 既保 留 了基 于像元 忠实 于条件 的 灵活性 ， 又能使 模 化 性 ，基于 变差 函数 建立 的辫 状河沉 积微 相模 型 不能 拟结果像基于 目标的方法一样符合地质模式 ，能够更 真 实地 反映各 沉积微 相 的复杂分 布 。 于此 ， 文首 次 基 本 准确 模拟具 有空 间位 置关 系的 多变量分 布模 型【 １对 将 多 点地 质统计 学方 法应 用到 该 区储 层沉积微 相 建模 卜４ ， 的研 究 中 ，以训 练 图像来 反映 各微 相 的空 间相 关性 和 完善 沉积微 相建 模具 有重要 意 义 。 苏 里格 气 田是迄 今 发 现 的 国内最 大 的 天 然 气 田 。 变 异性 ， 以单 井解释 的砂体 沉积微 相 为控制 、 结合地 震
元和 基于 目标两种 方法 。 基于像 元 的方法 ， 如序 贯指示 气 田的 中部 ， 力气层盒 ８ 主 下段 属辫状 河沉 积 ， 储层具 模拟 、 指示克 里金 等 ， 据变 差 函数 模型模 拟两 点之 间 有 低孔 、 依 特低 渗 、 强非 均质性 特征 。 有效 砂体 多呈孤 立
点实验室 ，北京 １ ２ ４ ；３ ０ ２ ９ 中国石油长庆油 田公 司苏里格研 究中心 ，陕西省西安市 ７ ０ ２ ； １０ １
４中国石油冀东 油田公 司勘探开发研究院 ，河北省唐 山市 ０ ３０ ） ６ ０ ４
摘 要 ：鉴于两点地质统计学在沉积相建模 中存在不能模 拟多种微相 空间接触 关系的缺点 ，尝试用多点地质 学建

上两点之间 的相关 性 。由于 变差 函数是 在 二 阶平稳 实硬 数据 ， 并具 有计算 速度快 的特 点 ， 故克 服 了基 于
或本 征假设 的前 提下 反 映空 问上任 意 两点 之 间的相 目标 的随机模 拟 算 法 的不 足 。 因此 ， 点 地 质统 多 关性 ， 它反 映 的仅 仅是 空 间两 点之 间 的相 关性 ， 因而 计 学方法 综合 了基 于像 元 和 基 于 目标 算 法 的优 点 ， 很难表征复 杂 的空间 结构 和再 现复 杂 目标体 的几 何 同时可克 服 已有 的缺 陷 ， 河 流相 等 复 杂储 层 或 者 为 形态 （ 如弯 曲河道 ） ， Ｊ且该方法建立 的模型骨架 剖面 是油气 田评 价 阶段 井点 数据少 时 的储层 精 细描述 提
第３ ２卷 第 ６期 ２ ００１ 西南 石油大 学学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｏ ｔｗ ｓ Ｐ ｔ ｌ ｍ Ｕ ｉ ｒ ｔ Ｓ ｉ ｃ ｏ ｒａ ｏ ｕｈ ｅ ｔ ｅ ｏ ｕ ｎｖ ｓ ｙ ｃｅ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙＥ ｉｏ Ｓ ｒｅ ｅ ｉ（ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｄｔ ｎ ｇ ｉ １
分析基础上， 介绍 了多点地质统计 学的基本原理和方 法， 并应 用该技 术 首次对 南海西部珠 江 口盆地某 区块 新近 系珠 江组一段 滨海相储层进行 了多点地质 随机模拟。结果表 明 ， 该方法比传 统的随机 建模 方法更能再现储层 空间结构特
征 ， 具 有优 越 性 。 最后 ， 更 讨论 了多点 地 质 统 计 学 方 法 目前 仍 存 在 的 问题 和 改 进 的 方 法 。 关 键 词 ：多点地 质 统 计 学 ； 练 图像 ； 差 函数 ；Ｎ ＳＭ 算 法 ； 层 随机 建模 ； 海相 储 层 ； 滨砂 坝 训 变 ＳＥＩ 储 滨 临 中 图分 类 号 ： Ｅ ２ ． Ｔ ｌ２２ 文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｉ １． ８３ ｊｉ ｎ １７ ５ ８ ．０ ００ ． １ Ｏ ： ０ ３ ６／．ｓ ．６ ４— ０ ６ ２ １ ．６ ０４ ｓ

多点地质统计学python
多点地质统计学是一种统计方法，用于分析和解释地质数据中存在的空间相关性和变异性。

在Python中，有一些常用的库和工具可以用来实现多点地质统计学分析。

1. GeostatsPy：GeostatsPy是一个用于地质数据分析的Python 库，其中包含了多点地质统计学的功能。

它提供了各种常用的函数和方法，包括堆积图、变异函数、傅里叶分析等。

2. PyGSLIB：PyGSLIB是一个用于地质建模和矿业资源估计的Python库。

它包含了一些经典的多点地质统计学方法，如变异函数的建模、金属矿床建模等。

3. GS+：GS+是一款商业软件，用于地质数据分析和多点地质统计学。

它提供了丰富的功能和工具，包括数据可视化、空间模型拟合和预测等。

可以通过Python的相关库和GS+进行集成和数据交互。

4. SGeMS：SGeMS是一个面向地质建模的软件，具有强大的多点地质统计学功能。

它提供了一系列的算法和模型，如变异函数建模、空间预测等。

SGeMS支持Python接口，可以通过Python脚本进行批量处理和自定义分析。

以上是一些常用的Python库和工具，用于进行多点地质统计学分析。

根据具体的需求，选择合适的工具和方法进行分析和建模。

多点地质统计学在三维岩心孔隙分布建模中的应用张丽;孙建孟;孙志强;姜黎明;刘学锋【摘要】Multiple-point geostatistics and its principle and methods of building 3D distribution of core pore structure were presented. The 3D pore structure model was reconstructed using multiple-point geostatistical methods on the basis of 2D thin sections of Fontaineblean sandstone, and the accuracy of this method was evaluated by calculating local porosity distribution function and average percolation probability function in real 3D digital cores and the reconstructed digital cores. The results show that the characteristics of pore structures reconstructed by this method are similar to those of real 3D digital cores, and also have similar homogeneity and strong pore connectivity. The reconstruction of 3D pore structure model can be used to characterize the pore connectivity and homogeneity of the real core,but also can be used as the basis for simulation of other physical characteristics.%介绍多点地质统计学及其用于三维岩心孔隙结构建模的原理和方法.基于多点地质统计方法,以均质性较好的Fontaineblean砂岩的二维薄片为基础,重构三维孔隙结构模型,并且应用局部孔隙度理论和渗流概率函数进行准确性评价.结果表明:由此获取的孔隙结构模型与真实三维岩心孔隙分布十分相近,且具有相似的均质性和孔隙连通性；重构的三维孔隙结构模型不仅可以用来表征真实岩心的孔隙连通性和均质性,而且也可以作为其他物理特性模拟的基础.【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(036)002【总页数】5页(P105-109)【关键词】多点地质统计方法;二维薄片;三维数字岩心;孔隙分布;局部孔隙度理论【作者】张丽;孙建孟;孙志强;姜黎明;刘学锋【作者单位】中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;山东科技大学研究生院,山东青岛266510;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学理学院,山东青岛266580【正文语种】中文【中图分类】TE19岩心是从地层获得的最直观、可靠的数据资料，其中包含的信息如粒径分布、沉积构造、孔隙结构［1］等特征，是进行数字岩石物理实验的基础。

多点地质统计学建模的发展趋势石书缘;尹艳树;冯文杰【摘要】从算法研究、训练图像处理和实际应用三个方面详细解剖了国内外多点地质统计学的发展历程,在此基础上,分析了多点地质统计学主流的几种算法的核心原理、适用范围及优缺点,以此来对储层建模的发展趋势作出展望.目前,多点地质统计学虽是随机建模的一种前沿研究热点,但由于其尚未成熟,仍需对建模算法进行研究.为此,在前人研究的基础上,重点分析了多点地质统计学的发展趋势:合理处理训练图像；合理利用软信息；选择合适的相似性方法；选择合适的标准化方法；合理利用平稳性；算法间的耦合；选择合适的过滤器；拓展缝洞型碳酸盐岩模拟.最后,提出多点地质统计学在储层建模方面,应从增加储层的模拟区域、提高模拟精度、扩大储层相的模拟范围和提高计算机模拟效率等方面进行改进.%Starting with algorithm designing, training image,and practical application,the authors analyzed multiple-point statistics research trends both in China and abroad. On such a basis, the core principles of the main four MPS algorithms, their applicable ranges and advantages as well as disadvantages were analyzed,so as to forecast the trend of reservoir modeling. Multiple-point geostatistics is an international forefront research tool in stochastic modeling; nevertheless, as the algorithm is not yet mature, it should be further improved. On the basis of previous researches, the existing problems of the multiple-point geostatistics that need to be modified and the direction of the processing of training images are proposed, such as suitable processing of training image, choice of similarity methods, choice of standardized data,smoothing,couplingamong algorithms,and expansion of the simulation extent for fractured-vuggy carbonate reservoir. In order to improve the usage of multiple-point geostatistics for reservoir stochastic modeling,we should spare no efforts to increase the simulation area,improve simulation accuracy,expand the scope of simulation of reservoir types,save simulation time and improve simulation efficiency.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2012(036)004【总页数】6页(P655-660)【关键词】储层建模;多点地质统计学;模拟精度;缝洞型碳酸盐岩模拟;发展趋势【作者】石书缘;尹艳树;冯文杰【作者单位】中国石油勘探开发研究院,北京 100083;长江大学地球科学学院,湖北荆州 434023;中国石油大学地球科学学院,北京 102249【正文语种】中文【中图分类】TE319目前，中国东部大部分油田进入高含水开发阶段，在新区勘探难度加大的情况下，对老油田进行挖潜寻找剩余油及拓展深层碳酸盐岩勘探开发已成为当前油气勘探开发的几个主要发展方向。

实 于硬 数据 ， 具有 快速 的特点 。总 之 ， 并 多点 地 质统
２ 多点 地 质 统 计 学在 相 建 模 中 的应 用
以某 区块 Ａ 油层 为例 ， 行 多 点 地 质统 计 学 相 进
建模 。该 油层砂 体平均厚 度为 ０ ５ ｍ， ． ８ 油层最 大厚 度
为 ７ １ ｍ， 小 厚 度 为 ５ Ｏ ｍ ， 均 厚 度 为 ５ ８ ｍ。 ．９ 最 ．ｌ 平 ．６
王 家 华 马 晓鸽
西安 石 油 大 学石 油 工程 学院
摘
要 多点地 质统 计 学在储 层 随机 建模 中的应 用 有 了很 大进展 。本 文介 绍 了多点 地质 统计 学 随
机 建模 方 法 以及训 练 图像 在 多点地 质 统计 学 中的重要 性 ， 并通 过 对模拟 结果 的分 析 ， 示 了多点地 展
作 者 简 介 王 家华（ ９ ５ ． ， １ ， 一） 男 西安石浊大学计 算机学院教授 ， １ 主要从事油藏描述 ． 储层 建模 ． 地质统 计学 ． 质图形可视 化， 地 决策分析
风 险 分 析 等方 法 ． 其 软 付 系 统 及 ・
油层 的三维 训练 图像 ， 图 １所 示 。 如
点地 质 统计 模 拟利 用该 点 附近 的若 干个 井数 据 对训 练 图像 的各 个 局部 进行 扫描 、 比对 ， 而 可 以获 得各 从 种沉 积 微相 在 空 间 中分 布 的多 点 统 计 量 ， 而 完 成 进
整个 区域 内各 点 处 对 沉 积 微 相 的 随 机模 拟 。因 此 ， 多点统 计模 拟 的结 果 是训 练 图像 和油 藏 的原始 测井 数 据相 结 合 的结 果 。
将 利用 序贯指 示 模 拟 方法 得 出 的模 拟 结 果 （ 图 ２ 与利用 图 １中的三 维训 练 图像 进行 多 点统计 模拟 ）

多点地质统计学随机建模方法原理详细教程多点地质统计学随机建模是一种应用于地质领域的统计学建模方法，它主要用于处理地质参数在空间上的变化规律。

该方法的原理基于地质参数的随机性和空间相关性，通过构建具有地质属性的随机模型，可以模拟地质现象的空间分布。

具体而言，多点地质统计学随机建模方法主要包括以下几个步骤：1.数据准备：收集与地质参数相关的数据，例如岩性、厚度、含矿物质等。

要求数据具有一定的地质意义和空间分布规律。

2.变量描述：对收集到的数据进行统计分析，包括计算均值、方差、协方差等统计指标，以描述地质参数的分布特征。

3.变量变换：根据地质参数的实际特征，对数据进行变换，使其符合正态分布、对数正态分布或其他分布类型。

4.空间相关性建模：通过计算地质参数之间的空间相关性，可利用协方差函数、变差函数或半方差函数等，建立地质参数之间的空间相关模型。

5.随机模拟：根据变量的统计特征和空间相关模型，结合随机数生成算法，生成符合实际情况的具有随机性和空间相关性的地质参数数据。

6.模型验证：对生成的地质模型进行验证，比较随机模拟结果与实际数据的吻合程度。

可以使用统计指标如均值、方差、协方差等进行对比分析。

7.地质模型应用：根据随机模拟结果，可以进一步进行岩层插值、矿产资源评估和地质灾害风险评估等相关研究及应用。

总的来说，多点地质统计学随机建模方法是将统计学原理应用于地质参数的空间分布建模，通过对地质参数的统计特征和空间相关性的建模，生成具有随机性和空间相关性的地质模型。

这种方法可以提供地质领域研究的基础数据和分析手段，为地质灾害风险评估、资源勘探和环境评价等问题提供科学依据。