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摘要

对钻井过程中产生的岩屑进行岩性识别是石油勘探过程中的重要步骤，通过

识别岩屑的种类，可以初步判断储层的地质构造，从而评估储层的油气含量。由于

岩屑种类多、特征复杂，使用传统岩屑识别方法存在成本高、准确率低等问题。本

文以深度学习的图像识别技术为理论基础，以提升岩屑识别精度为主要目的，提出

了两个基于改进的岩屑识别模型，具体研究内容如下：

（1）由于岩屑图像获取困难且公开数据集资源较少，导致能够使用的高质量

岩屑图像数量有限，从而使模型在训练过程中容易出现过拟合的现象，进而影响模