在油气储层相建模过程中,准确表征和再现地质露头或地质知识库中沉积相或岩相展现出的空间结构特征极为关键,可用的方法主要包括基于区域化变量理论的传统地质统计学建模(如截断高斯和序贯指示建模)、基于目标的建模方法(河道模拟)、基于相转移概率的建模方法及近年来兴起的多点地质统计方法。但是,如何评价相建模方法的适用性及其对数据空间结构特征恢复的有效性始终是相建模过程中较为薄弱的环节。提出利用马尔可夫链模型评价相模型空间结构特征的方法,通过对不同方法相建模结果中不同相类型的自转移概率及彼此之间互转移概率的统计,可以较好的表征不同相类型在空间上的接触、拼合和镶嵌结构特点。与指示变差函数模型相比,该方法可以用于分析非对称、不稳定的数据空间结构,描述较为精细准确;而变差函数则受限于两点统计模式,仅适用于对称性空间结构的分析,且具有明显的光滑效应。针对相模型空间结构复杂,存在多尺度空间结构的特点,采用多尺度空间结构单元分析的思路,并创新性地提出离散图像概率中心聚类模型,建立了相模型空间结构分析的方法体系。该方法以相模型结构单元中每一个空间位置上不同相类型出现的概率来表征在该位置上属于某个典型结构单元的可能性,所有位置上的可能性的叠加表示其属于该典型结构单元的最终可能性。利用迭代聚类的方法实现对原型模型(训练图像)空间结构单元的提取和概率表征。利用模式识别方法,对不同相模型的空间结构单元特征进行分析,并对比与原型模型在空间结构单元分布直方图及相似性上的差异,以评价不同相模型的对数据空间结构的再现精度;在多个尺度上重复该过程,则可以评价多尺度空间结构的再现效果。通过对不同相模型多尺度空间结构分析表明,序贯指示建模对复杂空间结构的恢复效果较差,马尔可夫链转移概率相建模方法则对小尺度空间结构恢复相对较差,但其对大尺度结构的表征表现稳定。多点地质统计相建模方法对空间结构特征的恢复效果较好,且在各个尺度上表现较为均衡,适合复杂沉积相(岩相)建模。在苏里格气田北部苏11区块盒8段相建模应用表明,数据空间结构的多尺度评价有助于相建模参数的优化,进一步提高建模精度。