各向异性序贯高斯模拟：解决复杂地质环境下不确定性建模

各向异性序贯高斯模拟是一种在复杂地质环境中广泛应用的统计方法，特别是在石油和天然气储层建模中。这种技术针对的是由于地质条件的多样性和观测数据的稀疏性导致的模型不确定性。传统的克里金插值方法在处理地理空间数据时，会受到远方点对近处点的影响，即所谓"屏显效应"，使得远处点的权重在插值过程中急剧下降。为了克服这一问题，模拟方法引入了邻域概念，类似于图像处理中的滑动窗口，只考虑一定范围内与当前点相关性较强的点。 邻域螺旋搜索策略是关键部分，它遵循从近到远的原则，通过生成螺旋路径来高效地在预设的椭圆形邻域内搜索有限数量的最有影响力的点。这种方法避免了无谓的计算，确保了模拟的效率。在三维空间中，搜索过程更为复杂，但通过矩形路径的切割和裁剪，可以保持点位的相对顺序，使搜索更加精确。 这项研究的硕士论文着重于各向异性序贯高斯随机模拟的理论和实践应用，作者毕文一在导师姚兴苗副教授的指导下，探讨了如何在信息与通信工程的背景下，利用这种方法来构建具有不确定性的储层模型。每一种模拟实现都代表了对现有数据的深入理解和利用，且符合期望的结构，尊重条件数据，并体现了模型的合理性。随机模拟技术的发展不仅提高了储层模型的可信度，也促进了地质统计学在油气资源勘探中的重要作用。 论文作者强调了创新性和独创性声明，确认所提交的学位论文是个人在导师指导下完成的研究成果，不含他人的未公开研究成果。同时，作者同意论文被电子科技大学用于学术数据库，并接受其对论文进行复制和检索的权利，但在保密论文解密后仍需遵守相关规定。这篇硕士论文的研究成果对于理解各向异性序列下的高斯模拟技术以及其在地质环境中的实际应用具有重要意义。