【摘 要】
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SIMPAT将图像重建思想引进储层地质建模领域,借助于弱化概率的相似性判别指标,用最相似地质模式替换待估点处的数据事件完成预测。当模型较大且数据样式较多时,海量的数据样
【机 构】
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长江大学地球科学学院,中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.41572121）, 国家重大科技专项（2016ZX05011-001）, 湖北省科技创新群体项目（2016CFA024）资助
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SIMPAT将图像重建思想引进储层地质建模领域,借助于弱化概率的相似性判别指标,用最相似地质模式替换待估点处的数据事件完成预测。当模型较大且数据样式较多时,海量的数据样式相似度计算使得SIMPAT的计算效率较低。为了有效平衡多点地质统计建模算法效率和内存的矛盾,基于SIMPAT算法,提出基于p-stable局部敏感哈希的多点地质统计建模算法LSHSIM,该方法使用局部敏感哈希将数据样式的特征向量映射到哈希表。建模时从哈希表里取出与数据事件的特征向量具有相同哈希值的数据样式,用最相似的数据样式替换覆盖待估区
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