
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 -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 405 Seiten
- Erschienen 2010
- John Wiley & Sons Inc
- hardcover
- 90 Seiten
- Erschienen 1976
- John Wiley & Sons Inc
- hardcover
- 540 Seiten
- Erschienen 2024
- Springer
- paperback
- 628 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley
- Hardcover
- 184 Seiten
- Erschienen 2008
- Cambridge University Press