本发明公开了一种基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统，包括：获取碎屑岩岩心薄片图像数据；将经过预处理的碎屑岩岩心薄片图像数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，得到当前碎屑岩各个岩性的概率；根据最大概率来确定碎屑岩岩性。系统，包括：数据集建立模块，用于获取碎屑岩岩心图像数据；数据预处理模块，主要功能对数据集经行划分、数据增强、数据标识；数据识别模块，用于将预处理模块的数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，输出各碎屑岩岩性的识别概率；岩性获取模块，用于确定最大概率对应的碎屑岩岩性。本发明优点是：提高碎屑岩岩性识别效率及准确率，减少投入成本，为油气地质勘探提供有益的地质依据。
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“基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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