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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。
多点地质统计学建模中训练图像建立方法综述
王鸣川;商晓飞;段太忠
【期刊名称】《高校地质学报》
【年(卷),期】2022(28)1
【摘要】多点地质统计学建模是近年来储层建模技术的研究热点,其实用性受到训练图像的限制。
训练图像的质量决定了多点地质统计学建模的精度和可靠程度,是多点地质统计学建模成功的关键因素。
文章阐述了训练图像的特征和意义,从方法的定义、使用情况、实例等方面系统介绍了训练图像建立的方法,包括手工绘制、基于目标模拟、三维地震信息提取或转化、基于原型模型、基于过程模拟和二维图像方法,综合对比了不同训练图像建立方法的数据来源、优势与不足,探讨了多点地质统计学建模依赖训练图像存在的问题。
结合文献调研和多点地质统计学建模实践,指出了训练图像及其建立方法的发展方向,为多点地质统计学建模研究者和使用者提供借鉴,为完善多点地质统计学建模方法提供思考。
【总页数】8页(P96-103)
【作者】王鸣川;商晓飞;段太忠
【作者单位】中国石化石油勘探开发研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TE19
【相关文献】
1.基于三维训练图像的多点地质统计学相建模方法——以在蓬莱19-3油田的应用为例
2.多点地质统计学建模方法在复杂叠置样式砂体表征中的应用
3.基于三维训练图像的多点地质统计学岩相建模
4.多点地质统计学中训练图像优选方法及其在地质建模中的应用
5.深水浊积水道训练图像建立与多点地质统计建模应用
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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。
地质统计学反演的应用研究近些年来，随着地质科学研究的进展，地质统计学反演的应用也开始受到人们的普遍重视。
地质统计学反演是一种地质技术，可以改进和提升地质勘探的选址和定位，提高资源预测的准确性，为开发和开发管理提供参考支持。
本文旨在研究地质统计学反演的应用，并讨论其当前的研究进展和发展前景。
首先，讨论地质统计学反演的定义，地质统计学反演是一种以概率为基础的技术，它可以改进和提升地质勘探的选址和定位工作，以及资源的预测准确性。
它通过建立有关地质数据与现实环境的模型，根据模型反演地质状况，从而可以科学地展开地质勘探。
其次，讨论地质统计学反演的应用情况：目前，地质统计学反演已经得到广泛应用，主要应用在地质勘探、资源开发、地质灾害研究等领域。
在地质勘探领域，采用地质统计学反演技术，可以更精确地确定勘探靶区，提高发现潜在资源的准确性，缩短勘探时间，降低勘探成本；同时，地质统计学反演技术也可以用于资源管理，有效控制资源利用；此外，地质统计学反演技术也可用于地质灾害预警，及时预测地质灾害的发生，从而降低灾害损失。
最后，讨论地质统计学反演的发展前景：在当前，地质统计学反演技术在应用过程中仍然存在一些不足，如对模型的限制、反演准确性的提高等，这些问题需要进一步研究和改进。
另外，地质统计学反演需要大量数据驱动，由于质量和数量的限制，地质统计学反演的发展受到一定程度的限制。
未来，可以利用人工智能、大数据等技术，提高地质统计学反演的精准性，从而进一步推动其发展。
综上所述，地质统计学反演在应用中发挥了重要作用，已得到了广泛的应用，但仍有一些问题需要解决，在未来，利用人工智能和大数据技术，可以有效提高地质统计学反演的精准性，这将为更好地应用地质统计学反演技术奠定基础。
结论：地质统计学反演是一种重要的地质技术，目前已得到广泛应用，在勘探、资源开发、地质灾害研究等方面都有重要的应用价值。
然而，由于反演准确性的提高和大量数据驱动的限制，未来地质统计学反演的发展仍面临着不小的挑战。
图像处理技术在地震勘探中的应用地震勘探是一种常用的地质勘探方法，通过地震波在岩层中传播的特性，探测岩层的物理性质和结构，进而确定地下资源的分布。
然而，地震勘探中采集到的数据量庞大，处理效率与精度常常成为瓶颈，这时候图像处理技术就可以得到应用。
一、图像处理技术在地震勘探中的介绍地震勘探中采集到的数据主要是由地震仪器在不同位置记录到的地震波的振动信号，其中包含了很多有用信息，但是如何从这些信息中提取地质信息是一个复杂而重要的问题。
这个时候，图像处理技术就可以得到应用。
图像处理技术主要有以下几种方法：1.信号滤波：地震波信号常常受到干扰，需要通过滤波技术来去除干扰噪声，提取出有用信号。
2.图像重构：通过将地震波数据转换为图像，利用图像处理算法提取出不同的地质结构信息。
3.特征提取：对地震波信号的图像进行特征提取，得出不同地质结构的特征，以便更好地刻画岩石属性。
4.数据可视化：将具有不同物理含义的数据集，用图像形式展现出来，使数据之间的联系更加直观。
二、图像处理技术应用于地震勘探的具体方面1.勘探区域的地质构造分析：通过采用图像处理技术，将采集到的地震波数据转换为图像，对图像进行分析，可以更加准确地刻画勘探区域的地质构造。
2.地下油气储层的识别：地下油气储层常常存在于不同介质的交界面上，这种交界面的刻画对于油气的探测至关重要。
利用图像处理技术，可以从地震波数据中提取出反演信息，精确定位储层的位置和厚度。
3.断层识别与定位：地震波在断层面产生反射和折射，这种反射和折射现象可用于断层的识别和定位。
在通过图像处理技术将反射数据转换为图像后，可以更加精确地识别和定位断层面。
4.地震预警：地震前兆通常是通过对地下压力、温度等物理参数的监测来实现的，但这些参数波动幅度不大，无法准确预测地震。
在这种情况下，地震波数据的处理就成为了寻找地震前兆的一种手段。
三、图像处理技术的局限性以及未来发展趋势尽管图像处理技术在地震勘探中起到了重要的作用，但是仍然存在一些局限性，例如需要大量的计算资源和时间，精度受到设备限制，识别结果的鲁棒性与可靠性等。
图像处理技术在地质勘探中的应用随着科学技术的不断进步，许多传统行业也开始引入新技术以提高效率和质量。
地质勘探也不例外，利用图像处理技术已经成为一种现代化手段。
本文将讨论图像处理技术在地质勘探中的应用，包括数据获取、处理和分析。
一、数据获取地质勘探中，数据获取是首要的任务。
传统方法是在地面安装传感器或设备来检测地下物质的情况，但这种方法效率低下、成本高昂，而且覆盖范围有限。
现在，利用遥感技术获取数据已成为较常用的方法。
遥感技术包括卫星图像和航空激光雷达扫描，可在大范围内较快速地获取多维数据，例如高程、地形、植被类型等。
这些数据可通过图像处理软件转换为数字化数据集，用于后续的勘探工作。
二、数据处理获取数据后，需要对数据进行处理。
传统的数据处理方法通常是二维平面或三维模型，这种方法存在着数据信息损失以及几何信息的误差。
现代图像处理技术可提供更高质量的数据处理，如数字高程模型（DEM）和数字地面模型（DSM）等三维模型。
这些模型可提供高精度的几何形状和地面图像，以便更好地识别地下岩层、水文地质成分、地下洞穴等。
三、数据分析数据分析是地质勘探中最关键的一环。
图像处理技术可用于处理分析多维多彩的数据，如地震波、重力、磁力、电磁等多种数据信号，还可以结合常规数据进行图像分析，包括学习和预测地质构造、气体、水及矿产等地质特征。
例如，可利用多波信号识别地下水、岩石和矿物，或还原洞穴形状和水流路线，更准确地掌握地下水资源分布情况、油气矿床的形成及周边地质情况，为矿区开发和建设提供依据。
四、应用示例图像处理技术在地质勘探中已经得到了广泛应用。
例如，中国煤炭地质总局矿产探查技术研究所与德国柏林洪堡大学合作，开展了利用合成孔径雷达（SAR）技术探测中国煤炭矿区资源的项目。
SAR技术使用微波信号，可穿透云层和雾霾，适用于复杂地形下的垂直探测，获得的图像还具有干扰、干扰自身等优势。
该项目可为煤炭资源的发掘提供技术支持，提高资源勘探和利用的效率。
多点统计建模中确定训练图像的研究摘要：多点统计建模都需要借助于“训练图像”，它是多点地质统计的输入参数，其准确性是建模成功的关键。
本文探讨了多点统计建模中训练图像的作用，利用三维训练图像进行建模所得模拟结果比较符合已有的地质研究。
关键词：地质建模多点地质统计学训练图像目前，在最大限度地挖潜老油气田和高效开发新区油气藏的过程中面临着一个重要的挑战，就是如何将地震数据有机地加入储层地质模型之中，充分利用地震资料与井资料分别在平面和纵向上具有高密度采样的特点，发挥地质统计学对多学科专业知识的综合能力，使得储层地质模型在地震资料的约束作用下，储层特性不仅在井周围纵向上具有高分辨率，保持测井和岩心测量的储层变化特征。
同时又能反映出在地震数据中观测到的大尺度结构和储层连续性，在平面上也具有较高精度的展布，实现高精度储层地质建模。
传统的地质统计学是以变异函数为工具，研究在空间上具有随机性、结构性的自然现象的学科。
然而，变异函数只能反映空间中两点之间的相关性，不能充分描述出复杂几何形状的砂体，如河道砂在空间中的连续性和变异性。
而多点地质统计学着重表达多点之间的相关性，弥补基于变异函数的地质统计学方法的不足，是目前国际前沿研究方向。
一、训练图像多点统计方法都需要借助于“训练图像”，它是多点地质统计的输入参数，其准确性是建模成功的关键。
训练图像就是能够表述实际储层结构、几何形态及其分布模式的数字化图像。
对于沉积相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，反映微相的定量分布模式。
它不必忠实于实际储层内的井信息，而只要求反映储层变化的空间结构性，是一种先验的地质概念。
其作用相当于两点统计学中的变异函数。
由于储层具有不同尺度的非均质性，可以产生不同分辨率的训练图像。
针对研究变量的类型（离散或连续）也可以对训练图像进行分类，例如沉积相是离散型的，而物性参数，如孔隙度，渗透率或其它的岩石物性是连续型的。
在实际应用中，训练图像必须是三维的，这样才可以全面反映出沉积在横向上的迁移和垂向上的加积模式。
Advances in Geosciences地球科学前沿, 2018, 8(1), 42-47Published Online February 2018 in Hans. /journal/aghttps:///10.12677/ag.2018.81005The Influence of Training Imageson the Effect of MultipointGeostatistical InversionXuesi Zhao1,2, Yanshu Yin2*, Lixin Wang21State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development, Beijing2School of Geosciences, Yangtze University, Caidian HubeiReceived: Feb. 2nd, 2018; accepted: Feb. 16th, 2018; published: Feb. 26th, 2018AbstractThe stochastic modeling is developed from two point geostatistics to multi-point geostatistics, anda seismic inversion method based on multi-point geostatistics is proposed. Since the training im-age is the key of multi-point geostatistical modeling, it directly determines the quality of the mod-eling results. An evaluation of training image in inversion is necessary. Three different training image is designed to reveal the influence on inversion result, that is, a training image same to the real reservoir, a training image reflecting the structure of the real reservoir, and a rotation of 90 degree which is different to the real reservoir. The results show that the training image has a great influence on the convergence speed of the multi-point geostatistical inversion, and the more ac-curate the training image is, the faster convergence speed of the multi-point geostatistical inver-sion is. The place of the lithofacies has little influence unless they have different structure.KeywordsMultipoint Geostatistics, Training Image, Seismic Inversion, Influence训练图像对多点地质统计反演效果的影响赵学思1,2，尹艳树2*，王立鑫21页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室，北京2长江大学地球科学学院，湖北蔡甸收稿日期：2018年2月2日；录用日期：2018年2月16日；发布日期：2018年2月26日*通讯作者。
赵学思 等摘 要油气储层建模已经由两点统计发展为多点统计建模。
相应的，基于多点地质统计学的储层反演方法也得到了开发。
由于训练图像对建模有重要影响。
本文以多点地质统计反演中关键输入参数训练图像为对象，探讨其对反演结果的影响。
通过设计三种不同类型的训练图像，即与实际储层一致的训练图像；与实际储层结构一致但储层分布位置存在差异的训练图像；将实际储层旋转90度的训练图像。
开展多点反演并比较其反演效果。
结果表明，训练图像越准确，多点地质统计反演结果收敛速度快，反演误差小；而训练图像越不符合实际，则模拟收敛慢，耗时长，模拟误差大。
训练图像结构符合实际情况时，其分布位置差异对反演结果影响不大。
关键词多点地质统计学，训练图像，地震反演，影响Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 前言多点地质统计学是针对两点地质统计学难以表征复杂储层形态的问题发展起来的一种随机地质建模方法[1]。
经过20多年的发展，多点地质统计学已经得到建模学者认可并在油藏建模广泛应用。
在地震储层反演中也开始进行了有益尝试[2]。
作为多点地质建模核心输入，训练图像决定了多点地质建模效果。
但训练图像对多点地质统计反演的影响，是多点地质统计学的技术关键，其直接决定了建模结果的好坏。
关于多点训练图像获得和评价，已经开始受到重视并研究[3] [4]。
而在多点地震反演中，训练图像对反演效果的影响评价，则还未有开展。
本文通过合成不同训练图像，评价其对反演效果的影响。
为多点地质统计反演应用奠定基础。
2. 多点地质统计学反演原理多点地质统计学反演是将多点地质统计随机理论与地震反演理论结合的反演方法[5] [6]。
通过训练图像获得先验概率。
即通过扫描训练图像完成目标区的多点模式的预测，随后通过不同相的岩石弹性属性概率分布抽样，与反射系数褶积合成地震道，并与实际地震道最优匹配决定反演弹性属性体，完成反演[7]。
反演流程主要包含两个步骤：参数确定和随机反演。
2.1. 参数确定包括两个方面的参数，即 1) 岩石弹性参数统计分析通过井资料获得不同岩相的弹性参数(速度、密度)等分布概率。
2) 训练图像建立根据研究区基础地质研究和地质认识，建立训练图像，定义数据模板扫描训练图像，提取岩性模式，建立岩相多点模式库。
赵学思 等2.2. 随机反演随机反演过程是一种迭代的过程，通过多点建模获得岩相分布，通过岩相弹性参数先验概率分布抽样获得模拟弹性参数场[7]。
随后，利用褶积定理合成地震记录，并与实际地震记录进行比较，选择误差最小结果弹性参数场作为反演结果[8]。
显然，训练图像既是获取岩相分布重要参考，也是弹性参数提取的关键约束。
训练图像贯穿了多点地质统计反演的整个过程，因此需要开展训练图像对多点地质统计学反演影响的研究。
3. 模型测试为了验证训练图像对多点地质统计反演的影响，建立了一个二维的砂泥模型(图1)，并在反演过程中建立了三种不同的训练图像来测试多点地质统计反演效果。
该模型网格总数为100*50。
模型总厚度为100 m ，横向总长度1000 m ，分为两种岩相，红色为砂岩，蓝色为泥岩，两种岩相的弹性参数分布见图2。
与一个主频为25 HZ ，长度为100 ms 标准雷克子波褶积获得地震剖面见图3。
建立三种不同的训练图像如图4。
其中训练图像a 就是理论的二维河道模型，训练图像b 与真实图像砂泥岩分布较为接近，只是位置存在差异。
而训练图像c 则是对训练图像a 旋转了90˚，利用四口井提取弹性参数、岩性参数构成数据事件，进行反演，测试中将反演的迭代次数设置为10次。
并根据不同迭代次数对比其反演效果。
反演即在这3种训练图像以及四口井的约束下开展。
反演结果如图5、图6所示。
图5为第一次迭代后的反演结果，从图中可以看出，第一次迭代的结果，其合成记录剖面散乱，同相轴错段，不连续，与训练图像相近。
但是仍然可以看出旋转90度的训练图像的效果最差。
Figure 1. A 2-dimentional mudstone and sandstone model图1. 二维砂泥岩模型Figure 2. The distribution of elastic parameters 图2. 弹性参数分布Figure 3. The record of seismic data 图3. 地震剖面赵学思等Figure 4. Training images (a) original training image, (b) the place variation of originaltraining image, (c) the rotation of original training image图4. 训练图像。
(a) 原始训练图像，(b) 位置变换训练图像，(c) 旋转90度训练图像Figure 5. A comparison of the first iteration of seismic inversion (a) the result using theoriginal training image, (b) the result using the variable place of training image, (c) theresult using the rotation training image图 5. 第一次迭代结果对比。
(a) 原始训练图像结果，(b) 位置变换训练图像结果，(c) 旋转90度训练图像结果赵学思 等Figure 6. A comparison of after 10th iteration of seismic inversion (a) the result using the original training image, (b) the result using the variable place of training image, (c) the result using the rotation training image图6. 第十次迭代结果对比。
(a) 原始训练图像反演结果，(b) 位置变换训练图像结果，(c) 旋转90度训练图像反演结果图6为第十次迭代结果，从图中看出，经过十次迭代，以原始模型为训练图像和以及位置略有变化但结构一致的训练图像的反演结果都接近实际地震记录剖面，两种反演结果区别很小，只在细节上有些区别。
