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作者：杨宇轩;钟宝荣;
单位：长江大学计算机科学学院;
摘要：岩屑录井在地质分析及油气勘探等领域起着重要的作用，岩屑岩性识别是其中一项关键内容，但目前识别手段难以兼顾准确性与轻量性。为提高识别效率，保证录井工作的高效进行，提出一种基于改进ConvNeXt模型的轻量化识别方法。通过分析调整ConvNeXt模型的网络层数，并将其中大部分传统卷积替换为Ghost卷积，减少了模型的冗余参数；同时，融合SimAM无参注意力机制，在不增加模型参数的情况下提升了模型性能。实验结果表明：改进后的ConvNeXt模型参数量和权重文件大小分别仅有15.44×10~6和15.5 MB，浮点运算量为0.69×109，参数量和运算量远低于大部分网络模型，便于嵌入到各种移动设备中；且在测试集上的综合识别准确率可达到99.64%，高于ConvNeXt-S模型，满足识别的可靠性要求。所提模型兼具了准确性与轻量性的特点，能较好地满足实际录井工作中的岩屑识别任务。
关键词：岩屑岩性识别;;ConvNeXt模型;;Ghost卷积;;SimAM注意力机制;;轻量化;;消融实验
基金资助：国家自然科学基金项目（62006028）;; 湖北省自然科学基金项目（2023AFB909）
