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本发明公开了一种基于图像与微观参数的胶结充填体力学响应特性预测方法，包括步骤：一、制成SEM扫描电镜样品；二、扫描形成SEM电镜扫描图像并存储到计算机中；三、对SEM电镜扫描图像进行高斯滤波处理；四、得到多个胶结充填体聚类图像；五、确定胶结充填体微观孔隙图，得到胶结充填体微观孔隙二值图；六、对胶结充填体微观孔隙二值图进行分析处理，得到胶结充填体的多个微观参数；七、将胶结充填体的多个微观参数输入预先构建的Tensorflow深度学习力学响应预测网络中，得到单轴力学响应预测结果。本发明预测效率高，预测精度高，耗费的人力物力少，对于研究胶结充填体的强度和稳定性具有重要意义，实用性强，推广应用价值高。