1.一种基于p-stable局部敏感哈希检索数据样式的多点地质统计建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)输入训练图像TI，定义模拟实现R的尺寸、数据样板T的尺寸；

2)设置分块网格BlockGrid的尺寸，输入p-stable局部敏感哈希的参数，包括哈希桶宽w，哈希表数量N；

3)用数据样板T扫描训练图像TI，建立样式数据库PatDB；

4)统计全部数据样式的分块网格块内变量之和，得到数据样式的特征向量，然后进行p-stable局部敏感哈希计算，得到数据样式哈希库PatLSHLib；其中，将分块网格数据转换为线性数据结构后就作为p-stable局部敏感哈希算法的数据输入，分块网格的线性数据结构索引与二维数据结构索引关系为BlockGridi＝BlockGridm，n，其中i＝m*NCount+n其中i是分块网格的线性索引，m和n是分块网格的二维索引，NCount是分块网格在垂直方向上的网格数量；

5)根据模拟实现R创建随机路径；

6)如果随机路径里有未模拟节点U，进入下述步骤7)的路径；

否则进入下述步骤11)的路径；

7)提取节点U处的数据事件DataEvent，统计数据事件的分块网格块内变量之和，得到数据事件的特征向量，进行p-stable局部敏感哈希计算，得到数据事件的哈希值DevLSH；

8)从数据样式哈希库PatLSHLib中检索与数据事件哈希值DevLSH哈希桶号相同的数据样式，构成目标数据样式库ANNPatDB；

9)从目标数据样式库ANNPatDB查找与数据事件Dev相似度值最大的数据样式Pat；

10)用数据样式Pat整体覆盖并冻结模拟实现R里节点U处的部分；返回上述步骤6)；

11)模拟结束，输入模拟实现R。

2.根据权利要求1所述基于p-stable局部敏感哈希检索数据样式的多点地质统计建模方法，其特征在于：所述步骤4)中，根据数据样式即事件的网格尺寸进行分块，建立分块网格，统计每个块内所有节点值之和，公式为其中，ICount、JCount是训练图像网格在水平和垂直两个方向上的网格数量，MCount、NCount是分块网格在水平和垂直两个方向上的网格数量，BlockGridm,n是索引[m,n]的分块内所有节点值之和，TIGridi,j是训练图像网格中索引[i,j]的节点值，sum表示求和计算。

3.根据权利要求1所述的基于p-stable局部敏感哈希检索数据样式的多点地质统计建模方法，其特征在于：所述步骤4)中，数据样式存在没有变量值的节点，把训练图像的变量最小值作为空变量参与统计计算，公式为其中，TI是训练图像，minTI是训练图像的变量最小值，var是数据事件里节点的变量值，如果数据事件某个节点为空(NULL)，则以训练图像的变量最小值替换空值参与计算。