条件模拟技术是地质统计学中继克立格估计技术之后,迅速发展的一个新工具。地质统计学是近二十多年来才创立并发展起来的一门新兴边缘学科,它是以变异函数作为基本工具,在研究区域化变量的空间分布结构特征规律性的基础上,选择各种合适的克立格方法,以达到更精确的估计或对区域化变量进行条件模拟为主要目的的一门数学地质独立分支。一般包括三大基本的组成成分:即空间函数的相关性分析、克立格估计和条件模拟。空间函数相关性分析是对变异函数和协方差函数的分析,包括它们的定义和估计方差,它是克立格估计和条件模拟的基础。克立格估计和条件模拟之所以具有生命力,正是由于变异函数和协方差函数所反映的空间相关性。克立格估计方法是一种最优无偏估计,是一种对平均值的估计,而且它只能给出一种单一的数值模型,相对而言条件模拟则可以得到多个实现,而这些实现之间的差异就反映了地质变量空间分布的不确定性。近年来,条件模拟在储层随机建模中得到了深入的应用。由于勘探资料不完全,储层描述往往具有不确定性,储层预测结果便具有多解性。条件模拟克服了克立格方法的平滑效应,不仅可以再现储层属性空间分布的相关结构,还可以条件化到已知井位数据,同时可以得到多个实现结果,以满足对储层不确定性的描述和分析。因此,目前人们广泛应用条件模拟方法对储层进行建模和预测。本文主要讨论了序贯指示条件模拟方法中指示变异函数及指示模型的相关内容,并通过模拟结果反映出了克立格插值的平滑作用,最后将序贯指示条件模拟方法应用于储层建模中,为描述真实的地质情况提供了多种选择。