页岩孔隙研究对页岩油甜点预测和储层评价具有重要意义,与常规储层相比,页岩储层的孔隙类型更为多样,孔隙结构更为复杂,纳米尺度的孔隙广泛发育。目前,常规的岩石物理实验在页岩储层参数表征方面遇到困难,难以满足页岩等复杂岩石类型评价的需求。基于多分辨率的数字岩心技术,在数据规则化的基础上,利用高分辨率的数字岩心图像,采用深度学习算法,对页岩储层的孔隙类型进行自动智能识别。该算法识别精度达到0.65(mAP@0.5),极大提升了页岩孔隙类型识别的时效性,为非常规储层孔隙类型的表征提供了新的方法和手段。