本发明提出了一种基于深度神经网络模型的岩相反演方法及系统，其中，该方法包括：采集测井数据；对测井数据进行预处理，获取训练集及测试集；其中，训练集是由地震属性和岩相指数组合构成的训练样本，测试集选取未标记的测井数据；利用井上岩相信息进行首次学习，得到初始深度神经网络模型，并在初始深度神经网络模型中加入地震信息作为新知识进行映射学习，得到第一训练模型；利用训练集对第一训练模型进行分类训练，并将测试集导入经过训练的模型进行测试，利用测试通过的模型预测沿井眼观察到的每个岩相的概率体，得到最终岩相数据；对最终岩相数据进行平滑处理，通过对目的层地震信号的横向变化进行岩相反演，得到岩相反演结果。