摘要：深度學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要部分,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)一個(gè)分支,用多層非線性計(jì)算單元可以表達(dá)高度非線性和高變度函數(shù)。提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于判別儲(chǔ)層巖性的方法,構(gòu)建了一個(gè)雙層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,樣本回判準(zhǔn)確率為99%。通過把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與巖石物理相方法和支持向量機(jī)方法進(jìn)行對(duì)比,分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法準(zhǔn)確率高、速度快,巖性預(yù)測(cè)具有實(shí)時(shí)性。由此證明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層巖性識(shí)別中的適用性,且準(zhǔn)確率較高。