一种基于卷积神经网络的流体包裹体识别方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的流体包裹体识别方法，属于油气地质勘探领域，包括如下步骤：S1、获取流体包裹体目标图像；S2、根据流体包裹体目标图像建立流体包裹体图像数据集；S3、根据流体包裹体图像数据集，建立卷积神经网络模型，对流体包裹体图像数据集进行识别、筛选，通过卷积神经网络模型，可以进一步排除人员影响因素，提升流体包裹体岩相学研究的普适性，可以将流体包裹体的识别、相态类型、分布特征、共生组合类型等关键性别判别标志进行统一标准，有效降低人因导致的判别误差。