本发明公开了一种基于深度学习模型评价固井第二界面的方法及装置。所述方法包括：采用已完成钻井的VDL测井数据对多隐层神经网络进行训练，获得神经网络评价模型；获取待评价井的VDL测井数据构建测试集；将所述测试集中的数据输入所述神经网络评价模型，基于所述神经网络的输出结果确定待评价井的二界面胶结程度。本发明完成模型建立后可以实时完成大量井次的固井第二界面的批量智能评价，大幅提高固井质量第二界面的评价效率，消除人为判断引起的不确定性。