随着油气勘探开发逐步转向深层和非常规领域，储层非均质性变强，传统的基于岩心的单点式分析已无法满足需求。岩心分析从传统的人工描述，发展到数字岩心，并正在向岩心智能识别的方向迈进。当前的岩心分析主要依靠肉眼观察、图像分析和实验分析，但由于单点分析的局限性，综合分析方法尚不成熟，难以应对非常规储层的需求。图像分析虽然被广泛应用，却面临工作量大、效率低、精准度不足、依赖专家且人才短缺等问题。这导致大量储层信息未能被有效提取，从而影响了油气勘探开发的部署效率。为解决这些挑战，中国工程院院士、中国石油勘探开发研究院副总工程师刘合教授级高级工程师认为，岩心智能识别技术的快速发展迫在眉睫。该技术不仅有望提高分析效率与精准度，还能帮助更广泛地提取储层信息，支撑油气勘探开发的高效推进。岩心智能识别技术的发展反映了人工智能在油气领域的同步升级趋势，从最初的单点业务智能化、提速提效阶段，逐步迈向多尺度、多模态数据融合和垂直领域大模型技术应用的更高阶段。未来，这一技术将为油气成烃成储成藏史研究、提高采收率以及寻找优质储量提供有力支撑。相关研究认识刊登在《石油学报》第45卷第8期。
（1）通过调查岩心智能识别技术的发展现状，分析总结了图像分类技术、图像分割技术、三维重构技术和图像超分辨率重构技术，以及其他计算机视觉技术等在岩心图像分析方面的应用。
（2）通过梳理总结岩心分析技术从人工描述到数字岩心、智能识别的发展过程，指出岩心智能识别的三个阶段。第一阶段，依靠专家肉眼和显微镜等设备进行简单的定性分析；第二阶段，随着信息技术的发展，对数字岩心进行信息化、数字化的处理；第三阶段，结合深度学习、计算机视觉和大模型等人工智能技术，对矿物、孔隙、结构进行综合智能分析。
（3）提出了一种基于RockGAN的全直径尺度高分辨率CT图像重构方法，通过输入少量高分辨率的微米—纳米CT图像，可输出全直径尺度的高分辨率CT图像，并基于此图像获取全直径尺度的孔隙结构。
（4）展望岩心智能识别在储层精细描述、压裂酸化、微观渗流模拟、数值模拟技术等领域的应用，未来，在通用大模型的基础上结合油气勘探开发专业知识，在油气勘探开发垂直领域研究大模型微调方法，将成为岩心智能识别需要攻克的重要方向。
论文链接：http://www.syxb-cps.com.cn/CN/10.7623/syxb202408011
