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地震正演模拟是理解地下地质结构和地震波传播特性的重要手段，但构建的属性模型要么为单值赋值，忽略地质参数的空间变化，使地震波传播过程中不能产生复杂的反射、折射和散射现象；要么采用确定性插值，不能考虑沉积相的变化和地质横向变化的不确定性，在实际生产中某些场景下存在地质约束建模进行地震正演的需求。
一、ColchisFM地质统计学模拟正演新功能
即将释放的ColchisFM2025.2，创新性加入了地质统计学建模功能，通过引入随机模拟算法，考虑地质变量的空间相关性和不确定性，构建更贴近真实地质情况的地震正演模型，能满足某些场景下地质约束建模进行地震正演的需求。
ColchisFM地质统计学建模及地震正演（变程为1500米x1500米x50米）
ColchisFM地质统计学建模及地震正演（变程为2000米x2000米x100米）
二、地质统计学模拟原理 —— 以序贯高斯模拟为例
地质统计学的基本概念
地质统计学是统计学与地质学的交叉学科，专门研究地质数据的统计规律及在地质领域的应用。其核心是通过数学模型描述地质变量的空间分布特征，充分考虑地质现象的随机性和结构性。变差函数是描述地质变量空间相关性的重要工具，它反映地质变量在不同空间距离上的差异程度，通过计算可定量分析地质变量的空间自相关性，即距离相近点之间地质属性的相似程度。
序贯高斯模拟的工作流程
数据准备与正态变换：收集井数据中的岩性、孔隙度等已知地质数据。由于序贯高斯模拟要求数据服从正态分布，需对原始数据进行正态变换，以便后续模拟计算。
构建变差函数模型：根据已知数据点计算地质变量的变差函数，选择球状模型、指数模型等合适的理论变差函数模型进行拟合。变程、基台值等变差函数模型参数的确定至关重要，它们决定地质变量的空间相关性特征，即变量在多大范围内有较强自相关性及相关性强度。
随机路径选择与条件模拟：在研究区域随机选择待模拟节点，基于已模拟节点和已知数据点信息，利用变差函数模型计算该节点地质变量的条件累积分布函数（CCDF），其反映已知周围点时该节点可能取值的概率分布。再通过随机抽样从 CCDF 中抽取值作为该节点模拟值，按此方式依次模拟区域内所有节点，完成地质模型构建。
多次模拟与不确定性分析：序贯高斯模拟可进行多次模拟，每次得到不同的地质模型实现，反映地质变量的不确定性。对多次模拟结果进行均值、方差等统计分析，能评估地质模型的不确定性程度，为后续决策提供全面信息。
三、地质统计学模拟在反映地质特征方面的优势
与传统建模方法相比，地质统计学模拟能更好反映地质特征的变异性和不确定性。它考虑地质变量的空间自相关性，使模拟结果更符合实际地质中属性的渐变和突变现象。模拟砂泥岩互层地层时，地质统计学模拟可根据变差函数模型，合理模拟砂岩层和泥岩层的空间随机分布及过渡带特征，而传统确定性方法难以准确描述这种复杂地层结构。此外，多次模拟得到的多个模型实现，能为地质学家提供地质模型不确定性信息，助于更全面认识地下地质结构，降低勘探风险。
除了在地质研究方面具有一定的实用意义外，此方法与岩石物理正演、地震正演结合，还可以用于基于地震数据的机器学习标签数据生成。
ColchisFM软件即将释放2025.2新版本，新功能主要包括：
模型建立方面优化提升，使得模型建立操作更加便捷，并加入了地质统计学正演模拟新功能；
岩石物理模块增强，对内置岩石物理模版自定义、交会图显示进行升级等，并加入了离散岩性相关功能；
其它更新与增强等。
敬请期待！
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