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内容简介

　　《基于地质统计学的地质建模》共分8章：第1章绪论介绍了什么是地质模型，什么又是地质统计学；第2章介绍协方差和变差函数；第3章阐述克里金这种基于使用变差函数的数据点间的确定性内插方法；第4章研究了使用辅助变量的克里金；第5章讨论了随机实现；第6章讲述了非传统地质统计学方法；第7章简单讨论了随机地震反演；第8章是随机实现的应用。
　　《基于地质统计学的地质建模》可供石油勘探开发相关专业人员参考。

作者简介

　　E．B．科瓦列夫斯基，男，生于1958年1月。1981年毕业于莫斯科物理技术学院，1984年获俄罗斯科学院海洋研究所硕士学位，1985—1995期间就职于拉脱维亚里加市的海洋工程地质研究所，1991年获俄罗斯科学院海洋研究所副博士学位。1996至今，在俄罗斯中央地球物理研究院（CGE）DV—Geo地质建模系统研发部担任主任工程师。发表论文30余篇。自2007年开始做地质统计学巡回演讲。2011年秋至今已经在俄罗斯17所院校、乌克兰3所院校、哈萨克斯坦2所院校做过“基于地质统计学的地质建模”巡回演讲。

目录

1 绪论
1.1 地质模型的概念及其分级
1.2 地质建模的阶段
1.3 地质建模的主要陷阱
1.4 确定性建模与地质统计学建模
1.5 教程内容概述

2 协方差和变差函数
2.1 平均值和方差
2.2 平稳性
2.3 第一平稳准则——直方图分析
2.4 地质统计学的基本描述
2.5 两个随机变量X和y的协方差
2.6 随机变量Z（x）的协方差和变差函数
2.7 实验变差函数的计算和变差函数模型
2.8 变差函数的变程、拱高、块金效应及近原点特性
2.9 变差函数的各向异性和三维空间中的变差函数
2.1 0 随机变量的先验模型
2.1 1 地质统计学的实质

3 克里金
3.1 什么是克里金
3.2 克里金方程组的导出
3.3 滑动邻域
3.4 克里金的标准偏差
3.5 受变差函数模型约束的克里金的特点
3.6 交叉验证
3.7 为什么克里金称为最优内插
3.8 误差协克里金和因子克里金
3.9 克里金的工作流程及其正确应用

4 使用辅助变量的克里金
4.1 具有外部漂移的克里金
4.2 交叉协方差
4.3 同位协同克里金
4.4 使用辅助变量的克里金的作用

5 随机实现
5.1 序贯高斯随机模拟
5.2 二维空间中的克里金、随机实现及内插质量的分析方法
5.3 三维空间中一个例子的原始数据及其确定性内插
5.4 三维空间中的克里金与随机实现
5.5 序贯指示随机模拟
5.6 应用分类的方法进行参数实现的计算
5.7 应用正态得分变换进行参数实现的计算

6 非传统地质统计学方法
6.1 基于目标的模拟
6.2 多点地质统计学
6.3 模糊地质模型
7 随机地震反演

8 随机实现的应用
8.1 随机实现在井轨迹设计中的应用
8.2 随机实现在地质模型历史拟合中的应用

后记
参考文献

精彩书摘

　　《基于地质统计学的地质建模》：
　　在研究变差函数时必须要注意些什么问题？
　　（1）看实验变差函数是否超出了“基台值”。变差函数超出基台值并不意味着研究区边界处的随机变量Z（x）不平稳，而它的一般原因是随机变量值中存在趋势部分，这种变量变化过程中的趋势部分必须先分离出来并予以消除，否则地质统计学就不适用。
　　基台值C+C0的幅度水平即为变差函数的拱高C，由式（2.3）、式（2.5）可以得出，变差函数的基台值等于Z（x）值的方差。
　　（2）看变差函数是否有倾斜段，或是否具有“台阶”形式。图2.14所示的情况是具有倾斜段的变差函数。在距离h范围内倾斜段结束，并且变差函数达到基台值，这段距离叫做变差函数的变程R，它所表示的是一段距离，在此段距离内变量Z（x）的值是互相独立的。
　　如果求出的变差函数没有倾斜段，即该变差函数变程R等于0，那么这是一种不利的情况——这种变差函数我们称为“白噪”变差函数。它指的是：即便是紧邻点间的随机变量，它们的值相互之间也没有任何相关性，地质统计学也就不能预测这样的随机变量的值。然而最常见的情况是：相邻点上值的相关性毕竟还是存在的，只是由于数据点密度不够我们看不到这种相关性。这种情况下应该寻找尽管只是局部增加数据点密度的方法，在随机变量Z（x）统计均质的条件下，进行局部的数据加密对于变差函数的计算来说完全能够满足要求。
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前言/序言

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评分☆☆☆☆☆

不错的书，就是比较薄

评分☆☆☆☆☆

特定的专业书籍，谈地质统计在地质建模中的作用，提供了几种数学方法，这方面不是很懂，感觉书写的还是比较浅显，整本书文字极少，很薄，有一定的参考价值。

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挺好的，挺不错的啊。

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书中的观点很有启发，值得购买学习。

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