解决地质非平稳性的新方法
作为训练图像[12-13]。存在的模型可以是基于目标或者是基于沉积过程产生的并需要条件化到具体的井数据。提出了基于样式的非平稳模拟，该方法不需要明确的模型趋势和辅助变量，通过增加空间坐标来进行样式相似性的计算，该方法简单易于操作。因此，创建一种算法成为简单的目标，一个只需训练图像自动产生实现的算法，不需要输入其他参数，没有额外的模型加入[14]。本文提出的算法核心思想在于通过传统的基于像元的多点统计算法并且考虑到样式在现有模型（训练图像）中的具体产生的位置，用在附近模拟节点数据事件的重复数的核函数方程来定义条件累计概率分布函数。这种方法不受训练图像的大小和平稳性的限制，训练图像可以是一个小的地质元素或者是大区域的地质模型，只需将地理组分导入训练图像中每个样式中，并使用额外的信息来进行相似性计算。2 新方法原理[1，11]通常，运用逐点的多点地质统计学算法的关键步骤是计算每个模拟节点相的条件概率，这些概率是从训练图
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