СИСТЕМА И СПОСОБ ОПТИМИЗАЦИИ КОЛИЧЕСТВА КОНДИЦИОННЫХ ДАННЫХ В МНОГОТОЧЕЧНОМ СТАТИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ

1. Реализуемый посредством компьютера способ оптимизации определенного количества кондиционных данных для использования в многоточечном статистическом моделировании, который включает следующие этапы, согласно которым:
вводят в компьютер тренировочный образ, отражающий подземную геологическую неоднородность,
вводят в компьютер первоначальное консервативное количество кондиционных данных,
выбирают, посредством компьютера, геометрию образца, причем размер шаблона определяется на основе консервативного количества кондиционных данных,
создают, посредством компьютера, дерево поиска путем сканирования тренировочного образа с использованием указанного шаблона и сохраняют шаблоны данных, присутствующие в тренировочном образе, в дереве поиска для получения множества шаблонов, и
определяют, посредством компьютера, пороговое количество кондиционных данных, которое меньше, чем первоначальное консервативное количество кондиционных данных, и за пределами которого оцененные вероятности фаций существенно не изменяются дополнительными кондиционными данными.
2. Способ по п. 1, согласно которому определение, посредством компьютера, включает расчет, для каждой из указанного множества шаблонов, соответствующих вероятностей фаций как функции от количества кондиционных данных, которое равно первоначальному консервативному количеству кондиционных данных или меньше него.
3. Способ по п. 1, согласно которому определение включает:
вычисление, посредством компьютера с использованием дерева поиска, вероятности фаций в центральном месте первого шаблона в указанном множестве шаблонов с использованием первоначального количества кондиционных данных,
увеличение, посредством компьютера, первоначального количества кондиционных данных и повторение вычисления с использованием дерева поиска вероятности фаций в центральном месте первого шаблона в указанном множестве шаблонов до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте первого шаблона не станет по существу постоянной при увеличении первоначального количества кондиционных данных, и
определение, посредством компьютера, первого порогового количества кондиционных данных, при котором вероятность фаций в центральном месте первого шаблона становится по существу постоянной.
4. Способ по п. 3, согласно которому повторение вычисления с использованием дерева поиска вероятности фаций в центральном месте первого шаблона в указанном множестве шаблонов до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте первого шаблона не станет по существу постоянной при увеличении первоначального количества кондиционных данных, включает повторение указанного вычисления до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте первого шаблона не изменится больше, чем заданный процентный допуск значения вероятности фаций, полученного при использовании всех кондиционных данных.
5. Способ по п. 3, согласно которому определение дополнительно включает:
повторение, посредством компьютера, вычисления вероятности фаций с использованием дерева поиска в центральном месте второго шаблона в указанном множестве шаблонов до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте второго шаблона не станет по существу постоянной,
определение, посредством компьютера, второго порогового количества кондиционных данных, при котором вероятность фаций в центральном месте второго шаблона не станет по существу постоянной, и
определение, посредством компьютера, общего порогового количества на основании первого порогового количества и второго порогового количества.
6. Способ по п. 5, согласно которому определение общего порогового количества включает выбор процентного граничного количества таким образом, что общее пороговое количество вычисляется как количество кондиционных данных за пределами которого вероятности фаций становятся по существу постоянными по меньшей мере для такого процентного граничного количества шаблонов, сохраненных в дереве поиска.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выбор геометрии первоначального шаблона включает использование ячеек координатной сетки с крупным шагом при использовании подхода многосеточного моделирования в многосеточном статистическом моделировании.
8. Способ по п. 1, согласно которому выбор геометрии первоначального шаблона включает оптимизацию количества информированных ячеек внутри сетки при использовании подхода многосеточного моделирования в многосеточном статистическом моделировании.
9. Способ по п. 1, согласно которому выбор геометрии первоначального шаблона включает эллиптическую геометрию, сферическую или многоугольную геометрию.
10. Способ по п. 1, дополнительно включающий выполнение многоточечного моделирования путем определения вероятностей фаций для каждой фации в пределах тренировочного образа с использованием каждого из указанного множества шаблонов данных, которое имеет размер, определяемый пороговым количеством кондиционных данных.
11. Система оптимизации шаблонов кондиционных данных в многоточечном статистическом моделировании, содержащая:
машиночитаемую память, выполненную с возможностью хранения входных данных и содержащую:
тренировочный образ, отражающий подземную геологическую неоднородность, и первоначальное консервативное количество кондиционных данных, и
компьютерный процессор, связанный с машиночитаемой памятью и выполненный с возможностью:
считывания входных данных,
выбора геометрии шаблона, размер которого определяется первоначальным консервативным количеством кондиционных данных,
создания дерева поиска путем сканирования тренировочного образа с использованием шаблона и сохранения шаблонов данных, представленных в тренировочном образе, в дереве поиска для получения множества шаблонов, и
определения порогового количества кондиционных данных, которое меньше, чем первоначальное консервативное количество кондиционных данных, и за пределами которого оцененные вероятности фаций существенно не изменяются дополнительными кондиционными данными.
12. Система по п. 11, в которой процессор выполнен с возможностью вычисления соответствующих вероятностей фаций для каждого из указанного множества шаблонов как функции от количества кондиционных данных, которое равно первоначальному консервативному количеству кондиционных данных или меньше него.
13. Система по п. 11, в которой процессор выполнен с возможностью:
вычисления, с использованием дерева поиска, вероятности фаций в центральном месте первого шаблона в указанном множестве шаблонов, причем первый шаблон использует первоначальное количество кондиционных данных,
увеличения первоначального количества кондиционных данных и повторения вычисления, с использованием дерева поиска, вероятности фаций в центральном месте первого шаблона в указанном множестве шаблонов до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте первого шаблона не станет по существу постоянной при увеличении первоначального количества кондиционных данных, и
определения первого порогового количества кондиционных данных, при котором вероятность фаций в центральном месте первого шаблона становится по существу постоянной.
14. Система по п. 13, в которой процессор выполнен с возможностью повторения вычисления до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте первого шаблона не изменится больше, чем заданный процентный допуск значения вероятности фаций, полученного при использовании всех кондиционных данных.
15. Система по п. 13, в которой процессор выполнен с возможностью:
повторения вычисления вероятности фаций в центральном месте шаблона до тех пор, пока вероятность фаций в центральном месте второго шаблона в указанном множестве шаблонов не станет по существу постоянной,
определения второго порогового количества кондиционных данных, при котором вероятность фаций в центральном месте второго шаблона становится по существу постоянной, и
определения общего порогового количества на основе первого и второго пороговых количеств.