训练图像是多点地质统计学的基本工具，通过训练图像将先验知识和概念模型引入到储层建模中，是多点模拟的一个突破性贡献。训练图像是一种结合了各种类型数据（如井位、测井、地震等）的数字化图像，它是对先验地质概念模型的量化，它包含了所研究的真实储层中确信存在的沉积相空间结构、几何形态及其分布模式。本文研究了建立训练图像的原则和方法，针对委内瑞拉M区块的地质特点建立了四种不同的训练图像，使用多点地质统计方法分别对四种训练图像进行沉积微相建模。在不追加任何软数据的条件下，只用测井数据建模，分析对比了四种训练图像的模拟结果，并结合前期地质认知选出模拟结果符合研究区地质特征的训练图像；使用地震约束建模，对比了同一组训练图像的等概率模拟结果，并对比了不同训练图像在地震约束下的模拟结果。通过对不同训练图像的建模结果分析发现，仅采用测井资料建模时，不同的训练图像对模拟结果影响很大。而在地震约束的储层建模情况下，即使训练图像不同，模拟结果也大体相同。