一、课题背景与意义

地质工程勘查中，岩芯图像的准确识别和岩石力学参数的精准预测对资源勘探、工程建设等具有重要意义。传统方法依赖人工识别与经验判断，存在效率低、主观性强等问题。深度学习作为人工智能领域的核心技术，凭借其强大的特征提取与模式识别能力，为岩芯图像自动识别与力学参数预测提供了新思路。本课题旨在通过深度学习技术，实现岩芯图像的高效自动识别与力学参数的精准预测，提升地质工程勘查的智能化水平。

二、国内外研究现状

（一）岩芯图像识别研究进展

1. 基于轻量化模型的岩性识别：针对岩性识别数据集不均衡、模型参数多等问题，有研究提出改进的轻量化MobileViT模型。该模型对涵盖90%以上常见岩性的岩石薄片图像进行建模分析，通过数据增强、激活函数替换（使用GELU替换常规ReLU6）以及余弦退火算法自动更新学习率等手段，实现了对岩性的自动识别。实验结果显示，改进后的MobileViT对岩性识别的准确率达82.9%，模型参数仅为7.66M，具有较好的鲁棒性。

2. 基于空间注意力机制的复杂岩石薄片鉴定：为解决陆相致密储层岩石薄片鉴定难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等问题，有研究提出基于空间注意力机制的Mask RCNN算法。该研究引入图像预处理技术去除噪声并统一图像像素大小，构建空间几何增广机制增加可用样本数量。实验结果表明，基于空间注意力机制的Mask RCNN算法可同时完成复杂岩石薄片成分的分割与智能识别工作，分割精度在不同数据集情况下的平均精度为89.2%，整体识别准确率为93%，适用于致密油储层岩石薄片特征鉴定。

3. 基于改进U2Net的岩石薄片图像分割：岩石薄片图像中大量细小颗粒的边缘特征相似，且染色不均导致孔隙颜色特征不平衡，影响分割效果。有研究提出基于改进U2Net的分割算法，以U2Net网络为骨干，结合coordinate attention注意力机制，提高模型对图像特征的表达；引入多尺度特征提取模块，增加卷积层的感知区域，利用特征图的多尺度特征信息。该方法在较小颗粒的分割上表现优于传统分割方法和其他分割网络。

（二）岩石力学参数预测研究进展

1. 基于Fisher判别法的成岩相与储层质量关联研究：成岩相与储层质量密切相关，通过研究成岩相可为储层“甜点”预测和油气勘探开发提供依据。有研究以鄂尔多斯盆地YQXC地区长8储层为例，应用物性分析测试、铸体薄片、扫描电镜、阴极发光等实验，将储层划分为五种成岩相类型。通过交会图处理常规测井资料，发现不同成岩相具有不同测井响应，但分区重叠部分较多，无法通过交会图识别。利用Fisher判别法计算各样品点平面投影，建立不同成岩相的判别函数，对成岩相的正确识别率可达93.9%。通过与铸体薄片鉴定结果对比，验证了该方法的准确性，并认为成岩相对于油气富集具有一定控制作用，残余粒间孔相储层为油气富集区域，不稳定组分溶蚀相次之。

2. 融合多尺度特征与注意力机制的岩相识别方法：针对深度学习模型通常只能提取单一尺度岩相特征，无法获得多尺度信息且未充分适应测井曲线自身形态特点的问题，有研究以Resnet50为基础网络，设计开发多尺度特征提取模块SMGC（strippooling and multiscale group convolution），并加入改进的ECA（efficient channel attention strengthen）注意力模块，提出SMGCECAsResnet致密砂岩测井曲线岩相识别方法。以松辽盆地三肇凹陷扶余油层为例，对测井曲线数据预处理构建图像数据集，利用SMGCECAsResnet网络模型进行识别，设置对比试验和鲁棒性实验证明模型有效性。结果表明，该网络岩相识别准确率达到91.9%，为复杂致密砂岩岩相的测井识别提供了新方法。

三、研究内容与方法

（一）研究内容

1. 岩芯图像数据集构建与预处理：收集大量不同地质条件下、不同岩性的岩芯图像数据，对其进行详细标注与分类，构建高质量、多样化的数据集。采用旋转、翻转、缩放等数据增强技术，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。

2. 深度学习模型选择与改进：研究卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在岩芯图像识别中的应用。针对岩芯图像的特点，对现有模型进行改进，如引入注意力机制、多尺度特征提取模块等，提高模型的特征提取与分类识别能力。

3. 岩石力学参数预测模型构建：结合岩芯图像识别结果与岩石力学实验数据，构建基于深度学习的岩石力学参数预测模型。通过分析岩芯图像特征与岩石力学参数之间的关联，利用深度学习模型实现力学参数的精准预测。

4. 模型验证与优化：通过实验验证模型的准确性与可靠性，对比不同模型的性能指标。根据实验结果对模型进行优化，提高模型的识别精度与预测能力。

（二）研究方法

1. 文献研究法：查阅国内外相关文献，了解深度学习在地质工程勘查领域的应用现状与发展趋势，为课题研究提供理论支持。

2. 实验研究法：构建岩芯图像数据集，搭建深度学习实验平台，开展模型训练与测试实验。通过实验分析不同模型在岩芯图像识别与岩石力学参数预测中的性能表现。

3. 对比分析法：对比不同深度学习模型在岩芯图像识别与岩石力学参数预测中的准确率、召回率、F1值等性能指标，选择最优模型进行优化与应用。

四、研究计划与预期成果

（一）研究计划

1. 第一阶段（第1—2个月）：完成文献调研，确定研究方案与技术路线；收集岩芯图像数据，构建数据集并进行预处理。

2. 第二阶段（第3—5个月）：选择深度学习模型，进行模型改进与训练；开展岩芯图像识别实验，分析实验结果。

3. 第三阶段（第6—8个月）：构建岩石力学参数预测模型，结合岩芯图像识别结果与力学实验数据进行模型训练与测试；优化模型参数，提高预测精度。

4. 第四阶段（第9—10个月）：总结研究成果，撰写论文与结题报告；申请专利或软件著作权，推动成果转化与应用。

（二）预期成果

1. 学术论文：发表2—3篇高水平学术论文，阐述深度学习在岩芯图像自动识别与岩石力学参数预测中的应用方法与实验结果。

2. 软件系统：开发一套基于深度学习的岩芯图像自动识别与岩石力学参数预测软件系统，实现岩芯图像的快速识别与力学参数的精准预测。

五、研究难点与创新点

（一）研究难点

1. 数据集质量与多样性：岩芯图像数据的质量与多样性直接影响模型的训练效果与识别性能。如何收集高质量、多样化的岩芯图像数据，并进行准确的标注与分类，是本课题面临的难点之一。

2. 模型泛化能力与鲁棒性：地质工程勘查环境复杂多变，岩芯图像的特征差异较大。如何提高模型的泛化能力与鲁棒性，使其在不同场景下都能实现准确的识别与预测，是本课题需要解决的关键问题。

3. 多学科交叉融合：本课题涉及地质学、计算机科学、材料科学等多个学科领域，需要研究者具备跨学科的知识背景与研究能力。如何实现多学科的有效交叉融合，是本课题研究的难点之一。

（二）创新点

1. 融合多尺度特征与注意力机制的深度学习模型：本课题将引入多尺度特征提取模块与注意力机制，改进现有深度学习模型，提高模型对岩芯图像特征的提取与识别能力，实现更精准的岩性识别与力学参数预测。

2. 岩芯图像与力学参数的关联分析：本课题将结合岩芯图像识别结果与岩石力学实验数据，分析岩芯图像特征与岩石力学参数之间的关联，构建基于深度学习的力学参数预测模型，为地质工程勘查提供更全面的技术支持。

3. 跨学科研究方法的应用：本课题将采用跨学科的研究方法，融合地质学、计算机科学、材料科学等多个学科的知识与技术，实现多学科的交叉融合与创新应用。

六、结论与展望

本课题旨在通过深度学习技术，实现地质工程勘查中岩芯图像的自动识别与岩石力学参数的精准预测。通过构建高质量、多样化的岩芯图像数据集，改进深度学习模型，结合岩芯图像特征与力学实验数据，构建力学参数预测模型，有望提高地质工程勘查的智能化水平与效率。未来，随着深度学习技术的不断发展与完善，其在地质工程勘查领域的应用前景将更加广阔。本课题的研究成果将为地质工程勘查提供新的方法与手段，推动地质学与人工智能技术的深度融合与发展。