引自百度图片
尽管人类无法精确描述盲盒里的东西，但在无限逼近的历史中，也体现了人类科技的不断进步。从地质建模发展历程中，可以看出，建模方法在不断智能，可视化效果不断真实，表征结果也在不断逼近。
建模方法可以分为两类：一、确定法，二、随机法。确定法顾名思义，我知道了地质体是什么样子，就把他建立成什么样子，如同建楼、修路、3d打印、动画制作。然而，确定性建模又与上述工程有所区别，区别在于，后者为创造，人类把他创造成什么样子就是什么样子，结果也是人类想要的样子，没有对错。但地质建模不同，我建立了地质模型，但实际地质体是埋藏在地下的，你如何能够确定性建立看不见摸不到的东西呢？
随机法来自地质统计学，地质统计学是在统计学基础上，根据地质特征建立的一种数学方法，运用最广泛和最基础的是克里金算法，它起源于50年代，是南非矿业工程师克里格(D.G.Krige)发明的一种估计矿体品位方法。60年代法国马特隆(Matheron)教授将之上升为理论,起法文名为““Krigeage”,译成英文名为“Kriging”,中文为“克里金”.克里金简单地说就是用加权平均进行最佳线性无偏估计。克里金法不仅应用在油气藏地质研究，地理学，气象学，农业等也都涉及。
在克里金方法的基础上，80-90年代，国外专业公司开始研发基于地质统计学的地质建模软件。
80-90年代建模软件发展历程，引自百度文库
基于克里金法，商业软件编写了基于象元的随机建模方法，基于象元也就是将地质体按照网格分为成百上千，甚至上万的象元，每个象元都代表一个数，通过给定某个随机模拟点的种子数，即开始计算的起点，按照克里金最佳线性无偏估计矩阵算法，序贯的计算各个点上的数。衍生出的算法有序贯模拟、指示模拟和高斯模拟等。
petrel软件中提供的建模算法
两千年初，根据地质认识，学者们认为沉积环境对地质体的沉积起到了重要作用，如Miall等提出的构型理论，地质体在沉积环境中，会以某种形态沉积在地层中，为此，地质建模软件中，新诞生出一种基于目标体的算法，该方法跳出了克里金理论基础，研究人员可以通过给定目标体的形态，在研究区内的含量分布，以及地质体自身宽度、长度、高度等参数的概率分布，实现随机生成目标体。
河流相基于目标体建模实现
2004-2010年之间，一种新的基于象元和基于目标体的综合储层地质建模方法诞生-多点地质统计学，应用训练图像代替变差函数，着重表达多点之间相关性，以相元为模拟单元，较好的表达复杂空间结构性，再现目标的几何形态并忠实硬数据。训练图像作为研究区各沉积微相分布的定量地质模式, 一般根据先验认识、专业知识或类比地质知识库，通过露头建模或现代沉积考察、密井网区精细地质研究、岩心观察分析、地震信息挖掘等，建立储集层微相单元结构或空间组合模式，甚至原型模型来完成; 但并不要求忠实井数据,只要求反映储层变化的空间结构性,其作用相当于变差函数。截止目前多点的算法也在不断改进，提出了snesim，simpat以及filtemsim及多点生长模拟等算法。
训练图像和模拟结果对比图
2010年后，地质学家已经不局限于直接的地质建模，而是融合了水动力学，通过沉积过程，不断模拟历史事件，形成最终的地质模型。众所周知，老子道德经提到，道生一，一生二，二生三，三生万物。地质学家，也在利用从源头说现象的方法，不断恢复地质历史时期的沉积环境，不断逼真的建立地质模型。
曲流河模拟特征
国内学者，如中国石油大学、长江大学等老师，已经开展上述基于过程的沉积模拟恢复，虽然该方法尚未商业化推广应用，不过已经可见一斑，相信在不久的将来，地质研究人员将很快应用到该方法建立地质模型，更加精准的描述储层展布。
