根据Cares Jef在《Modeling uncertainty in the earth sciences》这本著作中的论述，建模中的不确定性主要分为偶然不确定性与主观不确定性。偶然不确定性是数据与过程中固有的，再多的额外数据与认识也不会改变；主观不确定性是对数据或过程中不完全认知引起的，可以结合额外数据或者对整个过程更完整的认知来有效降低它。在本文的建模过程中，不确定性主要为主观不确定性，即是可以通过方法或数据的完善降低的。不确定性是油藏建模过程中需要研究的一个核心问题。在现有资料不完整和研究方法不同的情况下，油藏建模结果存在极大的不确定性，无法综合全面地反映油藏地下地质状况。本文分析了测井数据建模与地震约束建模两种方法模拟结果的不确定性。本文针对委内瑞拉M区块进行了沉积微相建模，并对模拟结果进行了不确定性分析。使用测井数据建模时，分别分析了两组训练图像模拟结果的不确定性。使用地震资料约束建模时，利用概率曲线对油藏建模进行约束，对两组训练图像的模拟结果进行了整合，并分析了模拟结果的不确定性。最后，通过属性建模检验了模拟结果的不确定性。通过对建模结果的不确定性分析，发现只采用测井资料建模时，由于测井数据的局限性，无法对井间进行控制，不确定性很大。而在基于地震约束的油藏建模情况下，即使随机种子数与地震资料控制程度不同，模拟结果仍大体相同。这与真实地质概况基本吻合，只存在细微的随机性差别，充分证明了地震资料约束建模能够降低建模结果的不确定性。属性建模检验也说明地震约束下的模拟结果是合理的，不确定性较小。