隨著油氣勘探開發(fā)逐步轉(zhuǎn)向深層和非常規(guī)領(lǐng)域，儲層非均質(zhì)性變強，傳統(tǒng)的基于巖心的單點式分析已無法滿足需求。巖心分析從傳統(tǒng)的人工描述，發(fā)展到數(shù)字巖心，并正在向巖心智能識別的方向邁進。當前的巖心分析主要依靠肉眼觀察、圖像分析和實驗分析，但由于單點分析的局限性，綜合分析方法尚不成熟，難以應對非常規(guī)儲層的需求。圖像分析雖然被廣泛應用，卻面臨工作量大、效率低、精準度不足、依賴專家且人才短缺等問題。這導致大量儲層信息未能被有效提取，從而影響了油氣勘探開發(fā)的部署效率。為解決這些挑戰(zhàn)，中國工程院院士、中國石油勘探開發(fā)研究院副總工程師劉合教授級高級工程師認為，巖心智能識別技術(shù)的快速發(fā)展迫在眉睫。該技術(shù)不僅有望提高分析效率與精準度，還能幫助更廣泛地提取儲層信息，支撐油氣勘探開發(fā)的高效推進。巖心智能識別技術(shù)的發(fā)展反映了人工智能在油氣領(lǐng)域的同步升級趨勢，從最初的單點業(yè)務智能化、提速提效階段，逐步邁向多尺度、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和垂直領(lǐng)域大模型技術(shù)應用的更高階段。未來，這一技術(shù)將為油氣成烴成儲成藏史研究、提高采收率以及尋找優(yōu)質(zhì)儲量提供有力支撐。相關(guān)研究認識刊登在《石油學報》第45卷第8期。
（1）通過調(diào)查巖心智能識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析總結(jié)了圖像分類技術(shù)、圖像分割技術(shù)、三維重構(gòu)技術(shù)和圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)，以及其他計算機視覺技術(shù)等在巖心圖像分析方面的應用。
（2）通過梳理總結(jié)巖心分析技術(shù)從人工描述到數(shù)字巖心、智能識別的發(fā)展過程，指出巖心智能識別的三個階段。第一階段，依靠專家肉眼和顯微鏡等設備進行簡單的定性分析；第二階段，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，對數(shù)字巖心進行信息化、數(shù)字化的處理；第三階段，結(jié)合深度學習、計算機視覺和大模型等人工智能技術(shù)，對礦物、孔隙、結(jié)構(gòu)進行綜合智能分析。
（3）提出了一種基于RockGAN的全直徑尺度高分辨率CT圖像重構(gòu)方法，通過輸入少量高分辨率的微米—納米CT圖像，可輸出全直徑尺度的高分辨率CT圖像，并基于此圖像獲取全直徑尺度的孔隙結(jié)構(gòu)。
（4）展望巖心智能識別在儲層精細描述、壓裂酸化、微觀滲流模擬、數(shù)值模擬技術(shù)等領(lǐng)域的應用，未來，在通用大模型的基礎(chǔ)上結(jié)合油氣勘探開發(fā)專業(yè)知識，在油氣勘探開發(fā)垂直領(lǐng)域研究大模型微調(diào)方法，將成為巖心智能識別需要攻克的重要方向。
論文鏈接：http://www.syxb-cps.com.cn/CN/10.7623/syxb202408011
