综述：水合物沉积物微观结构与物理性质：数字岩心与深度学习应用

这篇综述系统总结了数字岩心（CT/NMR）与深度学习（DL）技术在水合物（CH4·nH2O）沉积物研究中的突破性应用，重点探讨了基于生成对抗网络（GAN）和U-Net的图像降噪、分割、超分辨率重建及宏观物性预测，为破解水合物资源开发中"微观形貌-宏观物性"跨尺度关联难题提供了革命性技术路径。

　　

图像降噪

水合物沉积物的CT/NMR成像常受复杂噪声干扰。传统方法如均值滤波（1980-2000年）会模糊相界面细节，而深度学习方法如DnCNN通过残差学习实现了信噪比（SNR）提升40%以上。非局部均值滤波（2000-2010年）虽能保留纹理特征，但在处理低对比度水合物-孔隙界面时，U-Net的像素级识别准确率可达92.3%。

图像分割

从早期基于灰度阈值的分割（1980年代）到引入形态学约束的流域算法（2000年后），传统方法对水合物-水-沉积物三相边界分割误差达15-20%。深度学习方法中，3D U-Net结合注意力机制将孔隙网络提取精度提高到亚微米级，而Mask R-CNN对包裹体状水合物的分割交并比（IoU）达0.89。

超分辨率增强

传统插值法重建的水合物SEM图像会丢失<1μm的孔隙结构。基于SRGAN的方法通过对抗训练，将2μm分辨率CT数据提升至500nm，使水合物壳层厚度测量误差从±200nm降至±50nm。ESRGAN进一步优化了沉积物颗粒边缘的锐利度，PSNR指标提升8.6dB。

三维重建

早期CT重建（1980年代）仅能实现毫米级砂骨架建模。深度学习方法中，3D-GAN通过潜在空间映射，仅需5张二维切片即可重建含水合物沉积物的三维孔隙网络，体积误差<3%。PointNet++算法则实现了不同赋存形态（孔隙填充型/颗粒包裹型）水合物的自动分类重建。

物性预测

渗透率预测是核心挑战：传统Kozeny-Carman方程对含水合物沉积物的预测偏差达50%，而图神经网络（GNN）通过融合孔隙拓扑结构与水合物饱和度数据，将预测误差降至12%。孔隙度预测中，3D CNN对南海神狐海域样品的R²达0.94，但数据稀缺仍是瓶颈。

结论与展望

深度学习驱动的数字岩心技术成功实现了从纳米级水合物形貌到米级储层物性的跨尺度关联，但宏观物性预测的泛化能力仍需突破。未来方向包括：开发小样本学习框架、融合分子动力学模拟数据、建立多物理场耦合模型等，这些突破将直接服务于可燃冰（CH₄·5.75H₂O）商业化开采。