砾岩数字岩心不再二选一：大视场扫描补出孔隙细节，渗透率误差降到18.56%
核心概要
针对砾岩储层微CT成像中大视场与高分辨率难以兼得的矛盾，Hy-MambaIR把窗口自注意力与Mamba状态空间模型串成“先局部后全局”的重建网络，从低分辨率大视场切片恢复高分辨率孔隙与砾石结构。在配对多分辨率微CT数据上，其峰值信噪比达33.36 dB，比HAT高1.31 dB，并以少6.6倍的训练迭代达到30 dB；在855³体素代表性单元上，三向绝对渗透率平均相对误差为18.56%，经砾质砂岩监督微调后降至3.59%。
深度剖析
砾岩这类强非均质储层的数字岩心重建有了新的计算路径：从低分辨率、大视场的微CT切片出发，直接恢复出既能看清微米级孔隙、又能保持厘米级砾石骨架连续性的高分辨率三维结构。 此前微CT成像受视场与分辨率此消彼长的限制：大视场扫描能覆盖砾石级非均质性却丢失孔隙尺度特征，高分辨率扫描的视场又远小于代表性单元体积，难以刻画整体地质非均质性。 在配对多分辨率微CT图像上，重建结果的峰值信噪比为33.36 dB，比HAT高1.31 dB；分割交并比0.901、Dice系数0.948，均高于EDSR的0.820和HAT的0.723。
重建图像不只在像素指标上接近真实岩心，其孔隙拓扑与流动属性也一并得到保留，说明增益具有物理意义而非仅视觉改善。 图像质量指标本身无法说明重建结果能否用于后续渗流计算，因此评价从图像层面延伸到分割一致性、孔隙网络拓扑与单相流动。 在855³体素代表性单元上，三向绝对渗透率平均相对误差为18.56%，孔隙度预测8.05%接近真值8.45%，有效流动路径恢复246条，而多数对比方法不足100条。
网络按“先局部后全局”的串行顺序工作：先用窗口自注意力捕捉高频孔隙细节，再由状态空间模块建立宏观砾石骨架的长程依赖。 若把局部增强放在输入阶段，模型容易过拟合微观纹理而忽略宏观岩性连续性，在砾石骨架内产生伪影。 消融实验中，把通道注意力放在状态空间模块之后，LPIPS从0.2395降到0.2298；单独使用DyT归一化时PSNR跌至29.73 dB，加入SCAB特征净化后回升至33.36 dB。
同一框架经少量监督微调即可迁移到岩性不同的砾质砂岩，说明学到的先验不局限于单一砾岩样本。 零样本条件下模型未接触过砾质砂岩，矿物边界存在明显模糊，反映不同岩性之间的域偏移。 在砾质砂岩上零样本PSNR为29.09 dB，微调后提升1.15 dB至30.24 dB，三向绝对渗透率平均相对误差降至3.59%，有效流动路径恢复126条，接近真值135条。
启示与展望
当前验证覆盖砾岩与砾质砂岩两类岩性，评价指标包括图像质量、分割一致性、孔隙网络拓扑与单相流动，渗透率误差在855³体素代表性单元上给出。重建采用逐切片二维超分再拼装为三维体的方式，未直接施加体连续性约束。
逐切片策略并未显式强制三维连续性，连续性相关结构特征只是得到相当程度的保留。微调结果支持该策略在所评估砾质砂岩上的适用性，跨储层条件与更多岩性的验证仍待开展。原始微CT数据受保密协议限制，无法存入公共仓库。