[发明专利]一种基于地质矢量信息的多点地质统计方法

权利要求书

1.一种基于地质矢量信息的多点地质统计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、结合地下地质信息，绘制训练图像；

S2、矢量化所述的训练图像，并对所述矢量化训练图像进行分区；

S3、基于矢量化训练图像建立矢量信息的搜索树，并存储所述搜索树上的各分区数据事件信息；

S4、结合地下地质信息，绘制模拟区矢量信息的分布图并对所述分布图进行分区；

S5、基于模拟区矢量信息的分布图中待模拟点查询所述搜索树中该事件对应分区内的数据重复数，得到累积条件的概率函数，完成基于地质矢量信息的多点地质统计建模。

2.如权利要求1所述的一种统计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

S21、在训练图像的基础上建立地质矢量坐标系统，将训练图像置于地质矢量坐标系中，并对每个象元点进行矢量化；

S22、对矢量化训练图像进行分区，确保在合理的分区数限制下各分区内部沉积相展布具有平稳性；

S23、将分区信息、地质矢量信息和训练图像的数据记录到矢量化训练图像中。

3.如权利要求2所述的一种统计方法，其特征在于，步骤S21中，利用下列公式进行所述矢量化：

Vpx=Dok/Rθ=x2+y2/RθL=1-1L=0]]>

其中，V_px为点X所处位置在整个沉积体系中的相对位置，D_ox为原点O与点X之间的距离，Rθ为OX方向上沉积体系的半径，L标识当前点是否处于沉积体系中，若L=1，则当前点位于沉积体系中，若L=0，表示当前点位于沉积体系外。

4.如权利要求2所述的一种统计方法，其特征在于，步骤S22中各分区内部沉积相展布的平稳性包括：分布均匀和形态稳定。

5.如权利要求1所述的一种统计方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S31、定义基于分区数的搜索树；

S32、应用搜索样板扫描矢量化训练图像，将扫描的某个数据事件的重复数累加到其对应的搜索树节点上；

S33、在步骤S22的节点上分配下一级子节点，为后续矢量化训练图像的扫描做准备；

S34、重复步骤S22和S23，直到完成矢量化训练图像的扫描，并最终建立基于矢量信息的搜索树。

6.如权利要求1所述的一种统计方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

S41、对模拟区内沉积相展布进行分析，确定沉积相展布的信息，重点确定沉积相展布的特征；

S42、根据沉积相展布的信息进行矢量化；

S43、获取矢量化信息对待模拟区进行分区。