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多点地质统计学方法主要根据储层结构进行相模拟，该方法需要预先设计训练图像，通常是一个内部储层结构较为清晰的网格模型，记录了相周围出现类似的相或者不同的相的概率，以及它们的相对位置。
1. 基本原理
在相建模过程中，多点地质统计学方法参考训练图像中储层结构特征，确定网格为某个相类型的概率，确定相类型，并给出周围网格的相类型，从而完成相模拟，不再使用变差函数表征相类型的分布特征。
训练图像是可以定量描述储层内部结构、几何形态和分布特征的二维图像或三维模型，可以将其理解为两点地质统计学建模方法的变差函数或是基于目标体建模方法中的目标体参数。
训练图像的尺寸不需要与实际储层一样大，但必须能够容纳所有数据事件所反映的地质信息和特征，训练图像也无需在局部上与井数据吻合。
训练图像可以使建模人员更直观形象地理解研究区认识，同时也使地质人员更容易判断模型是否与其认识相符。
训练图像的制作与常规的相建模方法一致，目前常用方法包括基于目标的方法、基于沉积过程的方法、基于像元的方法，以及直接利用地质资料（露头照片、卫星图片等）进行转化的方法等（图1）。
多点地质统计学目前常用的算法包括Snesim 算法、Simpat 算法、Filtersim 算法、Growthsim 算法、Dispat 算法、DS 算法等。
图1
尽管该方法是基于像元的，但其模拟的关键步骤是明确潜在的储层结构，而不是相对简单的地质统计学分析。因此，从原理上讲，多点地质统计学是构建相模型最合适的算法，因为储层结构本身具有非均质性，而多点地质统计学是为表征储层非均质性而设计的。
但是多点地质统计学需要的训练图像，本身就需要是一个表征三维储层结构的模型；因此需要更多的前期工作，应用稍显复杂。
2. 研究实例
以西非安哥拉Plutonio 油田渐新统O73 砂层组为例，论证了浅层沉积指导深层研究的可行性；然后通过分析浅层水道沉积的高频地震资料，通过多属性分析及反演，描述了单一水道的平面形态及其摆动特征，并统计了单一水道宽度、深度（厚度）和弯曲度的范围及其之间的定量关系，建立了定量且符合沉积模式的三维训练图像；最后采用多点地质统计学方法对目的层沉积微相进行模拟，为该区开发调整奠定了地质基础（图2、图3）。
图2
图3
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