中国的矿产资源丰富且矿物种类较多,但人均占有量少。矿产资源的开发和利用是矿产领域的关键问题。矿体的资源储量以及资源的空间分布有助于合理开发利用矿产资源并且节省人力物力。因此,根据开采前的勘探数据准确计算矿体的资源储量以及资源的空间分布极为重要。目前,现有计算方法存在缺陷如不能可视化矿体内部空间结构、不能准确计算矿体资源储量以及需要人工干预。本文基于多点地质统计学计算矿体的资源储量和空间分布。在多点地质统计学中,训练图像包含了研究对象的地质知识,对矿体储量计算至关重要。然而针对矿体训练图像构建和应用方法较少。因此,本文提出面向矿产资源储量计算的多点地质统计学三维训练图像构建及应用,包括基于钻孔密度构建矿体的三维训练图像和基于三维训练图像的矿体属性建模,相比传统方法提高了计算精度。主要研究工作如下:（1）基于钻孔密度的矿体三维训练图像构建本文首先采用三维地质建模技术对开采前的勘探资料进行处理构建三维地质模型,为构建三维训练图像提供基础。其次,根据钻孔密度将三维地质模型进行裁剪并网格剖分得到体元模型,准确表达了矿体的内部空间结构和边界形态。此外,基于钻孔数据采用插值方法得到矿体的属性特征,即构建属性模型。最后根据地理学定律采用基于欧式距离的属性赋值方法将属性模型的属性特征赋值给体元模型,从而构建矿体的三维训练图像。在遵循钻孔分布下即基于钻孔密度,三维训练图像准确表达了矿体的空间结构和属性特征,为计算矿体的资源储量和空间分布提供了准确的先验地质知识。（2）基于三维训练图像的矿体属性建模本文首先采用四面体网格剖分对三维地质模型进行剖分并且将钻孔的属性填充至剖分后的三维地质模型中得到待估值体元模型。待估值体元模型表达钻孔数据在矿体内的空间分布。其次,针对待估值体元模型和三维训练图像定义面向体元的数据结构与N阶邻体数据样板。数据样板与数据结构为模拟待估值体元的属性提供了基础。此外,采用自定义的数据样板扫描三维训练图像构建搜索树,并且从搜索树中提取待估值体元的局部条件概率,进而获得待估值体元的属性。最后,根据三维训练图像所在区域与待估值体元属性的相关程度将获得的待估值体元属性进行融合得到待估值体元最终的属性,进而构建准确表达矿体属性特征的属性-体元模型。（3）基于多点地质统计学计算矿产资源储量的案例分析根据黑牛洞矿区开采前的勘探资料采用论文方法构建I-3矿体的品位-体元模型。根据品位-体元模型中体元的铜品位,计算体元的铜储量并将所有体元的铜储量相加得到矿体的铜储量。其中用到离散步长为5.3米的三维训练图像、离散步长为5米的待估值体元模型以及8阶邻体数据样板。将通过论文方法计算I-3矿体铜的平均品位2.90%与开采后铜的平均品位2.88%对比,发现两者差距小,表明论文方法能够应用于矿产资源储量计算并且获得结果精度高。其次,采用克里金方法计算I-3矿体铜的平均品位为3.09%。对比两种方法的结果,论文方法比克里金方法精度高。此外,对影响结果的三维训练图像和待估值体元模型的离散步长以及数据样板阶数进行了讨论分析。本文将多点地质统计学引入矿产资源储量计算领域,构建了矿体的三维训练图像,基于三维训练图像进行矿体属性建模,以及基于多点地质统计学计算矿产资源储量的案例分析,准确计算了I-3矿体铜的储量和平均品位,相较于克里金方法本文方法的精度更高。此外,本文讨论分析了当三维训练图像的离散步长为5.3、待估值体元模型的离散步长为5及数据样板阶数为8时,计算矿体铜的储量和平均品位最准确。本文方法拓展了多点地质统计学的应用领域,同时为准确计算矿体储量提供了新思路,丰富了储量计算方法体系,在矿业领域具有理论意义与应用价值。