Modele geostatystyczne

Statystyka wielopunktowa MPS (ang. statistiques de plusieurs points)-zaproponowana w 1992 Roku przez Guardiano i Srivastava-rozpatruje relacje pomipanzy wieloma punktami. W 2000 Roku Strebelle wprowadził Algorytm snesim (ang. Single normal équation-based simulation), qui Dzięki swojej prostocie zrewolucjonizował geostatystykę. W procesie warunkowych symulacji zamiast wariogramu wykorzystywany jest obraz referencyjny (ang. formation image). Obrazy referencyjne à konceptualne MODELE przedstawiające w sposób graficzny avait uporządkowanie podłoża, na exemple złożoność Systemów depozycyjnych je relacje avait pomi, ZY jednostkami facjalnymi. MODELE te są oparte o obserwacje polowe, analogiczne sytuacje geologiczne, MODELE facjalne, itp. Zależności pomigozy wieloma punktami pomiarowymi wybierane są z obrazu referencyjnego i wykorzystywane do symulacji nowego rozkładu danych z uwzględnieniem istniejących danych zebranych w terenie (NP.

z odwiertów). Boogaart, 2006. Quelques théories pour les statistiques de points multiples: ajustement, vérification et exploitation optimale de l`image de formation, w: Pirard E. (rouge.) Actes de la Conférence annuelle 2006 de l`IAMG sur la «géologie quantitative à partir de sources multiples», Liège, Belgique Deutsch C.V. 2002. Modélisation des réservoirs géostatistiques. Oxford, Royaume-Uni: Oxford University Press Guardiano P.C., Srivastava R.M. 1992. Géostatistiques multivariées: au-delà des moments bivariés, w: Soares A.

(rouge.) Geostatistics Tróia` 92. Géologie quantitative et géostatistique 5. Springer Journel A.G. 2005. Au-delà de la covariance: l`avènement des géostatistiques à plusieurs points, w: Leuangthong O., Deutsch C.V. (rouge.) Geostatistics BANFF 2004, Springer Krivoruchko K. 2011. Analyse spatiale des données statistiques pour les utilisateurs de SIG, Redlands, CA: ESRI Press Pyrcz M.J., Catuneanu O., Deutsch C.V.

2005. Modélisation stochastique à base de surface des lobes de turbidites, American Association of Petroleum Geologists Bulletin 89 Srivastava R.M. 1995. La visualisation de l`incertitude spatiale. W: (Yarus J.M., Chambers R.L. rouge.) Stochastic Modeling and geostatistics, 3, 339-346, Tulsa, Oklahoma: applications informatiques AAPG en géologie, AAPG Strebelle S. 2000. Simulation séquentielle des structures de dessin à partir d`images de formation, thèse de doctorat non publiée, Stanford University Urbański J.

2012. GIS w badaniach przyrodniczych, ebook en ligne: www.Ocean.ug.edu.pl Kriging prosty zakłada, że Średnia jest znana i Stała na łazience obszarze. W poniższym przykładzie po stworzeniu semiwariogramu empirycznego, dopasowano modèle semiwariogramu składający się z funkcji sferycznej o převažuje 4000 metrów i wartości inefficace Getu równej 0,5. W odróżnieniu OD Metod déterminministycznych, stochastyczne metody (wykorzystujące zmienne losowe) dają Wiele rozwiązań, które są równie prawdopodobne.

Comments are closed.