Kriging算法在Petrel里是无处不在啊，作为地质统计学的鼻祖，其意义延续至今，并一直影响着我们对地质规律预测的认识，作为建模人员，有责任将这个算法研究透并有义务对这个算法进行进一步的改进，这就是我们的工作，站在巨人的肩膀上推动技术进步。扯远了，Kriging算法的原理不在这里介绍，如需了解，可以查阅相关文献。不过想强调的是该算法的优缺点。优点：- 最优线性无偏估计 （Petrel help：a best linear unbiased estimator）- 反映了变量的空间结构性- 能得到估计的精度然而它的缺点也限制了它在应用方面的推广：- 该算法为局部估计，对估计值的整体空间相关性考虑不够，它能保证数据局部估计最优，但不能保证数据总体最优。- 该算法为光滑内插方法，为了减少估计方差而对真实观测数据的离散性进行了平滑处理，这就消除了一些异常趋势和规律。在Petrel里有3中克里金算法，分别是：1）Kriging Gslib：调用Gslib库里的算法，速度较慢2）Kriging Interpolation：原理同上，只是在Petrel内部调用3）Kriging：该算法是SLB在经典克里金的基础进行了改进，从2008版本开始引入至今。最大的区别是改进了临近点的搜索方法，使其更加快速，Petrel help里给出的搜索方法叫k-d树，是数据结构里的一种，比传统的数据搜索方式效率要高（如下图）；另外就是提高了矩阵计算的效率（如引进并行计算，多CPU处理）。来源：Petrel Help。K-d搜索树。不同颜色代表不同的搜索空间这3种克里金方法在Petrel中都有其不同之处，当然Kriging是目前最先进的，整合了前两者的优点，比如：1）Kriging可以在XYZ和IJK坐标系统下计算，而Kriging Interpolation可以在XYZ系统下计算，Kriging GSlib只能在IJK系统下计算2）Kriging和Kriging Interpolation运算速度快，而GSlib要调用外部算法3）Kriging和Kriging GSlib可以进行协克里金模拟，以及可以提供一些算法的高级设置，如搜索半径，Kriging方式（simple/ordinary），但是KI没法进行这些设置。4）三种方法都可以计算方差图下面分别是这三种算法的结果，默认设置，可以看到差异不大，主要是在外插出的差异。直方图比较：Kriging结果如下：KI结果如下：GSlib结果如下：Kriging算法不但在层面中应用，在属性建模中也应用很广。在该算法中，有两个重要的概念需要大家理解：一是，Simple Kriging和Ordinary Kriging是什么意思，有何作用？二是，如何做方差图，该图有什么作用？下一篇文章会对这两个问题展开讨论。iPetrel(iPetrel-Alliance)　
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