Bentley上线AI岩芯分析：600米岩芯照片两分钟变成地质数据

10月13日，Bentley旗下的地下地质软件公司Seequent为岩芯影像平台Imago推出AI图像分析功能。它用Seequent自己训练的机器学习模型处理岩芯箱照片，把照片变成带深度坐标的结构化地质数据。官方给的例子是600米岩芯影像两分钟处理完，过去这项工作要几天到几周。

它解决的是哪一步

钻探取上来的岩芯按深度装进岩芯箱，地质人员要逐箱查看、记录岩性、裂隙和完整程度，这一步叫岩芯编录。它是后续建模和钻探决策的基础数据，但一直是手工、偏定性的活。Seequent钻探数据产品线负责人Tim Schurr说，每一箱岩芯背后都是不小的投入，而编录结果取决于编录员的训练、经验、时间和资源，同一批岩芯换个人记录，结果可能不一样。

Imago原本是Seequent用来采集和管理地质影像的云平台。这次的AI分析嵌在它里面：模型自动完成岩芯照片的预处理和分析，新拍的照片和历年存档的照片都能处理，输出包括衡量岩体完整程度的岩石质量指标RQD等沿钻孔深度排列的数据。

人在哪里把关，数据去哪里

AI给出的结果不直接进入模型。地质人员可以对照原始岩芯照片复核、调整分析，确认后再用于建模和解释，Seequent强调这样能保留数据和岩石本身的对应关系。确认后的分段数据可以流进三维地质建模软件Leapfrog、钻孔与样品数据管理软件MX Deposit，以及其他集成的地质软件。

数据方面，客户的影像和地质数据留在Imago环境里，客户可以自己决定是否拿这些数据去改进分析效果。

怎么看

「600米两分钟」和「几天到几周」都出自Seequent的新闻稿，目前没有看到第三方实测，准确率也没有公布。这次发布更值得注意的是做法：AI没有单独做成一个新工具，而是放进地质人员已经在用的平台，结果再接到自家的建模和数据管理软件里，整条链路都在Bentley体系内。

Seequent的产品线除了面向矿业的Leapfrog Geo，也有面向土木和环境项目的Leapfrog Works、岩土数据管理OpenGround和岩土分析软件PLAXIS。这次的图像分析官方主要讲的是矿产勘探场景，它会不会延伸到隧道、基础工程的岩土勘察钻孔，还要看后续发布。对国内地勘和岩土软件来说，它给出的参照是：AI最先能用起来的，是这种原本靠人逐项判读、标准难统一的环节。

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