地质建模程序是用于创建和管理地质模型的软件，这些模型可以用于资源评估、地质灾害预测、工程设计和科学研究等多个领域。以下是一些常用的地质建模程序：
Python
Python是一种通用编程语言，广泛应用于地质学中的数据处理和分析。它具有丰富的科学计算库，如NumPy、SciPy和Pandas，以及多个地质学相关的库，如Fiona（用于地理信息系统数据处理）和PyGMT（用于地球科学绘图）。
MATLAB
MATLAB是一种专业的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于地质学中。它提供了丰富的地质学工具箱，包括地震数据处理、地质建模和地质图像处理等，并支持自定义脚本和函数。
R
R是一种统计分析和数据可视化的编程语言，也广泛应用于地质学中的数据分析。R具有丰富的地质学相关的包，如ggplot2（用于绘制地质图）和geosphere（用于地理空间数据处理）。
GIS软件
地理信息系统（GIS）软件如ArcGIS和QGIS在地质工作中扮演着重要角色。这些软件用于数据管理和可视化，通常与地质建模软件结合使用。
专业地质建模软件
Petrel：由Schlumberger开发，是石油和天然气勘探开发行业的主流地质建模软件，广泛应用于矿业、环境、地球科学、水文学和其他领域。
GOCAD：由法国巴黎高科矿业学院开发，主要用于复杂地质建模和数据分析，被广泛应用于地质研究、矿产勘探、环境监测等领域。
Leapfrog Geo：由ARANZ Geo公司开发，适用于广泛的地质学应用，包括矿业、环境、地球科学、水文学和工程等领域。
RockWorks：创建二维和三维地图、日志和断面的地质模型、量报告以及一般地质图，广泛应用于环境、岩土工程、采矿和石油工业。
RMS（Reservoir Modeling System）：由ROXAR开发，是一个从勘探到开发的建模数模一体化综合研究平台，提供油气藏地质建模、数值模拟、风险评估和钻井设计等解决方案。
MicroStation Geo：由Bentley公司开发，以强大的建模能力和广泛的地质数据处理能力著称，特别适合于复杂的地质结构模拟。
这些软件各有特点，用户可以根据具体需求和偏好选择合适的工具来进行地质建模和分析。