摘要
本发明涉及储能技术领域,提供了一种压缩空气储能电站盐腔形态智能识别方法及系统,所述方法包括S1获取压缩空气储能电站盐腔区域的地震数据;S2对地震数据盐腔区域进行标注,生成带有标签数据的数据集,并对数据集进行预处理;S3构建基于深度学习检测算法的压缩空气储能电站盐腔形态识别模型;S4采集待检测的压缩空气储能电站盐腔地震数据,输入压缩空气储能电站盐腔形态识别模型中,得到待检测的盐穴压缩空气储能电站盐腔形态。本发明方法具有识别精度高、识别速度快,能大大降低压缩空气储能电站盐穴储气库前期设计周期;能有效处理图像中存在多个目标以及目标之间相互重叠的情况,从复杂背景中准确地分离出目标。
技术关键词
压缩空气储能电站
智能识别方法
三维地震数据
形态
分类网络
地震探测技术
智能识别系统
双边滤波方法
算法模型训练
深度卷积神经网络
Canny算子
图像
传播算法
标签
阈值分割方法
边缘检测
盐穴储气库
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