本發(fā)明公開了一種基于優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溶洞體識別算法，包括以下步驟：S1、獲取有標(biāo)簽的地質(zhì)樣本集；S2、建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溶洞判別模型，使用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練；S3、導(dǎo)入目標(biāo)層位并進(jìn)行預(yù)測，判斷目標(biāo)層位的溶洞分布。本發(fā)明將正演數(shù)值模擬方法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，利用標(biāo)記溶洞訓(xùn)練樣本訓(xùn)練OCNN，生成溶洞判別模型，具有較高的精度，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的識別方法和無深層結(jié)構(gòu)的SOM方法，將深度學(xué)習(xí)引入碳酸鹽巖溶洞儲層識別領(lǐng)域，并利用正演數(shù)值模擬和多屬性的方法解決有標(biāo)簽樣本不充分的問題，實現(xiàn)了比較準(zhǔn)確的溶洞識別，并在實際工區(qū)中取得了較好的效果。