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內容簡介

　　《基於地質統計學的地質建模》共分8章：第1章緒論介紹瞭什麼是地質模型，什麼又是地質統計學；第2章介紹協方差和變差函數；第3章闡述剋裏金這種基於使用變差函數的數據點間的確定性內插方法；第4章研究瞭使用輔助變量的剋裏金；第5章討論瞭隨機實現；第6章講述瞭非傳統地質統計學方法；第7章簡單討論瞭隨機地震反演；第8章是隨機實現的應用。
　　《基於地質統計學的地質建模》可供石油勘探開發相關專業人員參考。

作者簡介

　　E．B．科瓦列夫斯基，男，生於1958年1月。1981年畢業於莫斯科物理技術學院，1984年獲俄羅斯科學院海洋研究所碩士學位，1985—1995期間就職於拉脫維亞裏加市的海洋工程地質研究所，1991年獲俄羅斯科學院海洋研究所副博士學位。1996至今，在俄羅斯中央地球物理研究院（CGE）DV—Geo地質建模係統研發部擔任主任工程師。發錶論文30餘篇。自2007年開始做地質統計學巡迴演講。2011年鞦至今已經在俄羅斯17所院校、烏剋蘭3所院校、哈薩剋斯坦2所院校做過“基於地質統計學的地質建模”巡迴演講。

目錄

1 緒論
1.1 地質模型的概念及其分級
1.2 地質建模的階段
1.3 地質建模的主要陷阱
1.4 確定性建模與地質統計學建模
1.5 教程內容概述

2 協方差和變差函數
2.1 平均值和方差
2.2 平穩性
2.3 第一平穩準則——直方圖分析
2.4 地質統計學的基本描述
2.5 兩個隨機變量X和y的協方差
2.6 隨機變量Z（x）的協方差和變差函數
2.7 實驗變差函數的計算和變差函數模型
2.8 變差函數的變程、拱高、塊金效應及近原點特性
2.9 變差函數的各嚮異性和三維空間中的變差函數
2.1 0 隨機變量的先驗模型
2.1 1 地質統計學的實質

3 剋裏金
3.1 什麼是剋裏金
3.2 剋裏金方程組的導齣
3.3 滑動鄰域
3.4 剋裏金的標準偏差
3.5 受變差函數模型約束的剋裏金的特點
3.6 交叉驗證
3.7 為什麼剋裏金稱為最優內插
3.8 誤差協剋裏金和因子剋裏金
3.9 剋裏金的工作流程及其正確應用

4 使用輔助變量的剋裏金
4.1 具有外部漂移的剋裏金
4.2 交叉協方差
4.3 同位協同剋裏金
4.4 使用輔助變量的剋裏金的作用

5 隨機實現
5.1 序貫高斯隨機模擬
5.2 二維空間中的剋裏金、隨機實現及內插質量的分析方法
5.3 三維空間中一個例子的原始數據及其確定性內插
5.4 三維空間中的剋裏金與隨機實現
5.5 序貫指示隨機模擬
5.6 應用分類的方法進行參數實現的計算
5.7 應用正態得分變換進行參數實現的計算

6 非傳統地質統計學方法
6.1 基於目標的模擬
6.2 多點地質統計學
6.3 模糊地質模型
7 隨機地震反演

8 隨機實現的應用
8.1 隨機實現在井軌跡設計中的應用
8.2 隨機實現在地質模型曆史擬閤中的應用

後記
參考文獻

精彩書摘

　　《基於地質統計學的地質建模》：
　　在研究變差函數時必須要注意些什麼問題？
　　（1）看實驗變差函數是否超齣瞭“基颱值”。變差函數超齣基颱值並不意味著研究區邊界處的隨機變量Z（x）不平穩，而它的一般原因是隨機變量值中存在趨勢部分，這種變量變化過程中的趨勢部分必須先分離齣來並予以消除，否則地質統計學就不適用。
　　基颱值C+C0的幅度水平即為變差函數的拱高C，由式（2.3）、式（2.5）可以得齣，變差函數的基颱值等於Z（x）值的方差。
　　（2）看變差函數是否有傾斜段，或是否具有“颱階”形式。圖2.14所示的情況是具有傾斜段的變差函數。在距離h範圍內傾斜段結束，並且變差函數達到基颱值，這段距離叫做變差函數的變程R，它所錶示的是一段距離，在此段距離內變量Z（x）的值是互相獨立的。
　　如果求齣的變差函數沒有傾斜段，即該變差函數變程R等於0，那麼這是一種不利的情況——這種變差函數我們稱為“白噪”變差函數。它指的是：即便是緊鄰點間的隨機變量，它們的值相互之間也沒有任何相關性，地質統計學也就不能預測這樣的隨機變量的值。然而最常見的情況是：相鄰點上值的相關性畢竟還是存在的，隻是由於數據點密度不夠我們看不到這種相關性。這種情況下應該尋找盡管隻是局部增加數據點密度的方法，在隨機變量Z（x）統計均質的條件下，進行局部的數據加密對於變差函數的計算來說完全能夠滿足要求。
　　……

前言/序言

基於地質統計學的地質建模 下載 mobi epub pdf txt 電子書

評分☆☆☆☆☆

挺好的，挺不錯的啊。

評分☆☆☆☆☆

特定的專業書籍，談地質統計在地質建模中的作用，提供瞭幾種數學方法，這方麵不是很懂，感覺書寫的還是比較淺顯，整本書文字極少，很薄，有一定的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

tinghaode

評分☆☆☆☆☆

很不錯

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評分☆☆☆☆☆

書中的觀點很有啓發，值得購買學習。

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很不錯

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