解决地质非平稳性的新方法
多点地质统计模拟，如图2是一组模拟实现结果，我们可以看到多个模拟实现都能很好地满足训练图像的形态，具有一定的可行度，同时，多个随机模拟又能体现出他们的可变性。为了检测该算法对概念模型的再现能力以及结合井数据的能力，本文以图1所示训练图像随机抽稀数据为条件数据，利用该算法进行条件模拟，测试该算法对训练图像的再现能力。训练图像网格大小为150×150，随机抽取训练图像中一些象元值作为条件数据。这类似于基于过程的模型或者是现有的模型需要条件化到具体的井数据。三个实现（如图3）都可以被认为条件数据或者不确定的因素对各自的训练图像的干扰，这样使井数据条件化成为了可能。4 结束语只要是随机建模就需要考虑平稳性的影响。在实际研究中，识别更多的储层信息、建立合适的储层规模、在建模中用存在的模型作为训练图像等非平稳性特征，都是在充分挖掘中可作为地质原始条件的数据，这将是解决平稳性问题的一个重要思路。非平稳模型相对于平稳模
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