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龙图腾网获悉盘锦中录油气技术服务有限公司申请的专利结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114972913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210577117.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备是由阎荣辉;周光平;张小刚;黄子舰;刘杰;方铁园;田青青;李艳霞;焦艳爽;刘涛;王海涛;张春朋;赵培鹏设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备，使用XRF技术确定岩屑中主要元素的种类和含量，在利用神经网络提取特征的过程中通过对数据进行通道扩充和通道压缩并在改变通道过程中嵌入改进的SE模块对特征图进行修正，使得本发明提出的一维卷积神经网络可以自主学习特征图中各通道的重要程度，从而得到泛化性更好的岩性识别模型。本发明能够快速准确的进行岩性识别，节省人力成本，对整个录井过程起到重要作用。

本发明授权结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习与XRF的岩屑识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对SE-Net中的SE模块进行改进，并将改进SE模块嵌入一维卷积神经网络中，构建结合深度学习与XRF的岩屑识别模型并训练，得到基于通道注意力的一维卷积神经网络岩性识别模型；具体为： 利用五个一维卷积模块搭建一维卷积神网络的backbone，在中间的三个一维卷积模块后各嵌入一个改进SE模块组建Conv-SE，在第五个一维卷积模块后添加两个全连接层和Softmax层，用于对预测出的各类岩屑岩性进行概率输出，构建完成结合深度学习与XRF的岩屑识别模型，五个一维卷积模块均进行通道改变，通道改变过程为，每个一维卷积模块包含一个一维卷积层、一个批量正则层和一个ReLU层； 每个改进SE模块包括一个自适应平均池化层和两个一维卷积层，第一个一维卷积层后连接一个线性整流单元层，第二个一维卷积层后连接一个Sigmoid层，两个一维卷积层的降维系数为16； 采用损失函数对结合深度学习与XRF的岩屑识别模型进行训练，损失函数具体为： 其中，为可调的focusing参数，为平衡权重因子，为预测的概率值； S2、对混杂岩屑样本进行X射线荧光光谱分析，得到岩屑样本中的各种元素含量占比，然后输入步骤S1训练后的基于通道注意力的一维卷积神经网络岩性识别模型中，得到岩性分类结果。

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