各向异性序贯高斯模拟的新型建模与应用

本文档主要探讨了在变差函数构建中的新型各向异性方法，特别是在环境科学领域，尤其是在油气储层建模中的应用。"变差函数的一种新型各向异性构建-非常漂亮的企业宣传册"这一标题表明，它聚焦于如何设计一种创新的变差函数模型，以更好地适应不同方向上的数据特性，提高模型的精度和可靠性。 在章节三中，重点讨论了"各向异性序贯高斯模拟"，这是一种处理实际数据分布不均匀问题的方法。传统的螺旋搜索策略可能会导致重要区域的信息遗漏，因此引入了分区搜索技术，通过划分区域并限制每个区域的采样点数，确保了多方向相关点的综合考虑。这种方法在处理高斯模拟产生的点时，结合了分区搜索和螺旋搜索策略，优先考虑原生已知点，以优化估计结果。 接着，文章转向了"变差函数的新型各向异性构建"。现有的方法通常基于各向同性的变差函数，并通过调整变程来实现各向异性。然而，作者提出了一种新颖的思路，即根据各个方向上的相关性强度，选择不同的模型类型。例如，相关性强的方向可以使用球型或高斯模型，而相关性弱的方向采用指数模型，通过这种方式，可以构建出更符合实际情况的各向异性模型，增强了模型在不同空间连续性方向的表现。 在基本的性状各向异性模型中，变差函数在连续性强和弱的方向上呈现出不同的形式，高斯模型、球型模型和指数模型分别代表了不同级别的空间连续性。这种方法不仅保持了各向异性的灵活性，还考虑了实际地质环境中的复杂性，提高了模型的适用性和精确度。 这篇论文在环境科学的背景下，特别是在石油与天然气工程中，引入了一种新的变差函数构建策略，旨在通过细致的各向异性分析，生成更准确、更具代表性的储层模型，从而减少不确定性并提升预测性能。同时，文档强调了随机模拟技术在地质统计学中的关键作用，以及其在解决复杂地质环境下储层建模问题中的重要性。