Алгоритм Amazonas
С середины XX века основным подходом к интерполяции свойств являлась геостатистика. В основе геостатистической концепции лежит гипотеза стационарности, то есть утверждение, что моделируемая величина является реализацией стационарной случайной функции. Именно благодаря этому предположению появляется возможность изучить параметры её изменчивости по имеющимся наблюдениям и распространить эти параметры на весь моделируемый объект. Основным инструментом для описания изменчивости является вариограмма. Красота геостатистической концепции заключается в том, что проверка гипотезы стационарности может быть выполнена непосредственно на исходных данных ещё до этапа моделирования. Несмотря на это, исторически сложилось так, что в пакетах геологического моделирования до последнего времени отсутствовали какие-либо встроенные средства проверки стационарности. Использование традиционной геостатистики в условиях нестационарности может приводить к существенным ошибкам моделирования, включая систематическую ошибку во всех реализациях многовариантной модели. Всё более возрастающее внимание к достоверности создаваемых моделей требует скорейшего решения данной проблемы.
В Дизайнере Геологии реализован необходимый комплекс проверок, позволяющий избежать применения геостатистических методов в условиях нестационарности, когда они неприменимы и могут привести к внесению ошибки в модель. Доступны как полностью автоматические, так полуавтоматические и ручные методы проверки стационарности, позволяющие выявить значительную часть нестационарных ситуаций.
Опыт использования инструментов проверки стационарности показал, что значительная часть реальных геологических объектов пространственно нестационарны. В случае нестационарности от использования геостатистических инструментов необходимо отказаться. В таком случае рекомендуется использовать Amazonas – единственный на данный момент универсальный алгоритм многовариантного моделирования, позволяющий работать с произвольными данными, в том числе и нестационарными, имеющими как плавные градации изменения свойств, так и резкие границы. Данный алгоритм можно рассматривать как робастный аналог традиционной геостатистики, пригодный для данных с любым законом распределения и пространственной изменчивостью.
