基于改进U-Net方法的页岩储层二次有机质纳米孔定量表征与演化

《ACS Omega》：Quantitative Characterization and Evolution of Nanopores Hosted in the Secondary Organic Matter of Shale Reservoirs Based on the Improved U-Net Approach

　　

页岩储层二次有机质（SOM）中发育的纳米孔是海相页岩油气储存和运移的关键空间。扫描电子显微镜（SEM）能够直接可视化页岩储层中的纳米孔结构，但仅通过人工方法分析大量数据耗时、费力且高度主观。本研究利用四川盆地不同成熟度五峰-龙马溪组页岩样品的SEM图像数据，提出了一种结合多尺度输入模块和混合注意力机制的改进U-Net模型，用于对页岩储层中二次有机质（SOM）发育的纳米孔进行高精度自动分割和定量表征。与标准U-Net相比，改进模型显示出显著更高的分割精度（孔隙度误差为0.10 vs 0.16），特别是在小孔隙方面，并改善了边界描绘，同时减少了矿物颗粒造成的误分类。这使得研究人员能够对纳米孔网络进行快速、可重复和大规模的定量分析。在所研究的页岩样品中，二次有机质（SOM）主要赋存于刚性颗粒的粒间孔隙、粘土矿物片和草莓状黄铁矿的粒内孔隙中，相关的纳米孔主要呈现气泡状、不规则状或海绵状。此外，在成熟度相对较低【等效镜质体反射率（EqVRo）< 1.3%】的所研究页岩样品中，二次有机质（SOM）发育的纳米孔相对稀少。当EqVRo范围为1.3%至3.0%时，由于强烈的热裂解作用，在二次有机质（SOM）内形成了密集的孔隙网络，纳米孔数量达到最大值。在更高成熟度（EqVRo > 3.0%）时，二次有机质（SOM）的石墨化以及芳香结构聚结成紧密堆叠的类石墨层导致较大有机孔隙的退化和坍塌。本研究不仅为页岩储层纳米孔表征提供了一种高效工具，还建立了二次有机质（SOM）发育纳米孔的孔隙演化趋势，可作为预测页岩气勘探有利区带的关键微观指标。

**论文解读：基于改进U-Net的页岩储层二次有机质纳米孔定量表征与演化**

**研究背景与问题**

非常规页岩油气系统，以其低孔隙度、低渗透率特征，已成为全球能源勘探与开发的热点。页岩作为一种复杂的多孔介质，其孔隙网络，尤其是纳米尺度孔隙，直接决定了烃类储集能力、流体运移路径，并对碳捕集与封存（CCS）等新兴应用产生重要影响。因此，对孔隙结构的定量表征至关重要。页岩孔隙网络主要由无机矿物基质孔隙和有机质（OM）孔隙构成。在成熟海相页岩中，有机质（OM）孔隙，特别是发育于二次有机质（SOM）（如固体沥青或焦沥青）中的孔隙，是储集空间的核心组成部分。

然而，现有表征技术面临诸多挑战。传统方法如气体吸附、压汞和小角中子散射存在可能改变原生孔隙结构、产生次生裂缝及操作成本高等局限。扫描电子显微镜（SEM）虽能实现原位孔隙观察，但人工分析海量图像数据耗时、费力且主观性强，无法满足大规模、快速、可重复的定量分析需求。尽管深度学习（如U-Net）在图像分割领域展现出潜力，但标准U-Net在处理页岩SEM图像时存在固定感受野和静态特征加权的问题，难以有效捕捉跨越多个尺度的孔隙特征并识别空间关键信息。因此，针对四川盆地五峰-龙马溪组（WF-LMX）页岩，开发一种高精度的自动化图像分割方法，以系统揭示二次有机质（SOM）发育纳米孔的特征、控制因素及演化规律，对于深化页岩气生成与储集机理认识，指导有利区预测具有重要的科学和实际意义。该论文发表在《ACS Omega》。

**主要技术方法**

研究人员为开展研究，主要采用了以下关键技术方法：1) **改进U-Net模型**：在标准U-Net架构基础上，集成了**多尺度输入模块**（通过原始、2倍下采样和4倍下采样三条路径，显式提取多尺度特征）和**混合注意力机制**（包括编码器中的残差注意力块（RAB）和瓶颈处的小波域注意力模块（WAM）），以增强多尺度孔隙特征提取和噪声抑制能力。2) **图像预处理与标准化**：对所有SEM图像进行空间分辨率标准化（统一为5.0 nm/pixel），并采用组合损失函数（Focal Loss和Dice Loss）以应对孔隙类别不平衡和边界模糊问题。3) **样本分析**：对采集自四川盆地及周缘五峰-龙马溪组（WF-LMX）的23个页岩样品（包括20个钻井岩心和3个露头样品），进行了总有机碳（TOC）含量测定、X射线衍射（XRD）全岩矿物分析、笔石反射率（GRo）测定及扫描电子显微镜（SEM）观察。

**研究结果**

**4.1. 二次有机质（SOM）发育纳米孔的特征**

通过SEM观察，研究人员发现二次有机质（SOM）主要分布在三种赋存位置：孤立SOM颗粒、草莓状黄铁矿的粒内孔隙中以及粘土矿物集合体中。这些孔隙尺寸从10纳米到超过100纳米不等，形态主要为椭圆状、气泡状、不规则状、海绵状或狭缝状。使用改进的U-Net模型对二次有机质（SOM）发育孔隙的形态参数进行定量表征，发现平均长宽比变化较小（1.22-1.38），平均圆度变化较大（0.62-0.89），孔隙总数（51-831）和面孔率（1.34-15.06%）在不同样品间存在显著差异，表明强烈的非均质性。

**4.2. 控制二次有机质（SOM）发育纳米孔的主要因素**

研究人员分析了热成熟度、总有机碳（TOC）含量和矿物组成对二次有机质（SOM）发育孔隙的影响。研究表明，热成熟度是首要控制因素。当等效镜质体反射率（EqVRo）< 1.3%时，二次有机质（SOM）发育孔隙稀少；当EqVRo在1.3%至3.0%之间时，孔隙数量和面孔率显著增加，形态从孤立气泡状演变为相互连通的海绵状；当EqVRo > 3.0%时，孔隙数量和面孔率急剧下降，归因于石墨化作用导致孔隙坍塌。此外，总有机碳（TOC）含量提供了物质基础，高TOC样品通常显示更高孔隙度，但并非简单线性关系。矿物组成也至关重要：刚性矿物（如石英、黄铁矿）形成的支撑骨架有助于保护孔隙，而粘土矿物因其塑性变形能力则易导致孔隙被压实和变形。

**4.3. 海相页岩储层中二次有机质（SOM）发育纳米孔的演化**

基于上述分析，研究人员建立了二次有机质（SOM）发育纳米孔随热成熟度演化的三阶段模型：**形成阶段**（EqVRo < 1.3%），孔隙发育差，以孤立、不规则形态为主；**发育阶段**（1.3% < EqVRo < 3.0%），强烈热裂解形成密集、高连通性的海绵状孔隙网络，孔隙数量和面孔率达到峰值；**破坏阶段**（EqVRo > 3.0%），有机质石墨化导致孔隙变形和坍塌。该研究还指出，二次有机质（SOM）发育孔隙的衰退拐点（~3.0% EqVRo）早于传统全岩孔隙度定义的勘探下限（>3.5% Ro），表明二次有机质（SOM）对热成熟度更为敏感。

**结论**

论文提出了一种集成多尺度输入模块和混合注意力机制的改进U-Net模型，用于处理页岩SEM图像中二次有机质（SOM）发育孔隙的复杂特征，其分割性能显著优于传统U-Net方法。五峰-龙马溪组（WF-LMX）页岩中二次有机质（SOM）发育孔隙主要存在于三种位置，表现为气泡状、不规则状或海绵状形态。由于刚性矿物框架的高抗压性，其中的纳米孔得以良好保存，而与粘土矿物相关的孔隙则易被压实成拉长的椭圆状。二次有机质（SOM）发育孔隙随热成熟度增加呈现三阶段演化：在低成熟度（EqVRo < 1.3%）时，孔隙稀少且连通性差；在高峰生气阶段（1.3% < EqVRo < 3.0%），孔隙密度显著增加，形成发育良好的海绵状孔隙网络；在更高成熟度（EqVRo > 3.0%）时，强烈压实和石墨化导致孔隙广泛变形和坍塌。这些发现有助于加深对过成熟页岩孔隙演化的理解，强调了孔隙有效性评估的实用价值，并为类似地质背景下的页岩气勘探提供了见解。