
Multiple-point Geostatistics: Stochastic Modeling with Training Images
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Beschreibung
"Multiple-point Geostatistics: Stochastic Modeling with Training Images" von Jef Caers ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von geostatistischen Methoden zur Modellierung räumlicher Unsicherheiten in geowissenschaftlichen Daten beschäftigt. Das Buch konzentriert sich insbesondere auf die Technik der Multiple-Point Geostatistics (MPG), die es ermöglicht, komplexe räumliche Muster zu erfassen und zu modellieren, indem sie Trainingsbilder verwendet. Diese Trainingsbilder repräsentieren bekannte geologische Strukturen oder Prozesse und dienen als Referenz für die Simulation unbekannter Bereiche. Caers führt den Leser durch die theoretischen Grundlagen der MPG und erläutert, wie diese Methode traditionelle zweipunktbasierte Ansätze übertrifft, indem sie realistischere Modelle erzeugt. Das Buch bietet zudem praktische Anleitungen zur Implementierung dieser Techniken sowie Fallstudien aus verschiedenen geowissenschaftlichen Anwendungen wie Erdölreservoir-Modellierung und Umweltgeologie. Durch eine Kombination aus Theorie, Praxisbeispielen und Softwareanwendungen wird das Werk zu einer wertvollen Ressource für Geowissenschaftler und Ingenieure, die sich mit der Unsicherheitsanalyse in räumlichen Modellen befassen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 584 Seiten
- Erschienen 2014
- Taylor & Francis Inc
- Gebunden
- 273 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- paperback
- 592 Seiten
- Erschienen 1990
- Oxford University Press
- Hardcover
- 270 Seiten
- Erschienen 2019
- Wspc
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2019
- Sage Publications, Inc
- Hardcover
- 504 Seiten
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 386 Seiten
- Erschienen 2008
- Borntraeger
- Gebunden
- 390 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience
- hardcover
- 350 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer