Kuinka käytämme koneoppimista nopeasti vähentääksemme syvämaisen talvieneron aikaa

Avoiminen on nyt helpompaa ja nopeampaa uuden ja mielenkiintoisen teknologian avulla, kiitos Hongwuhuanille. Oletko koskaan kuullut Dieboche de lickingista? Se on, kun kaivat aukon todella syvälle maahan etsien hautakorvaavia aineita, kuten öljyä ja vettä, jotka ovat tärkeä ja arvokas resurssi kaikille.

Avoiminen voi olla pitkä ja kallista. Se voi olla frustrointia, kun käyttämämme suuret koneet eivät toimi hyvin. Se myös voi hidastaa meidän työtämme.

Tietokoneiden käyttö avustamaan kaivantojamme

Yksi loistavista asioista, joita teemme, on se, että käytämme mitä tunnetaan nimellä koneoppiminen, joka auttaa meitä kaivannessa. Koneoppiminen on hieno tapa sanoa tietokoneiden käyttö oppimiseen ja ongelmanratkaisuun minimaalisen ihmisten avun kanssa. Voimme kouluttaa näitä tietokoneita oppimaan auttamaan meitä kaivamaan nopeammin ja tarkemmin opettamalla heitä tekemään töitä paremmin.

mitä me teemme, on se, että kun meillä on rynnäkköprojekti, voimme käyttää koneoppimista tarkastellaksemme eri tapoja rynnyttää. Tietokone voi tutkia aiempia projekteja ja suositella menetelmiä käytettäväksi. Ajon säästämiseksi ja rynnäkköinnin helpottamiseksi tämä auttaa meitä.

Tekoälyllä älykkäät valinnat

Toinen mahtava keino vähentää rynnäkköaikaa on käyttää tekoälyoptimointia. Tekoäly lyhennettyään AI. Se tarkoittaa, että käytämme tietokoneita tekemään älykkäitä päätöksiä ja hoitamaan asioita paljon tehokkaammin kuin ihmiset. Tekoälyllä on kyky analysoida suuria määriä tietoja hyvin lyhyessä ajassa.

Nyt, kun käytämme tekoälyoptimointia, voimme sanoa tietokoneille: löydä minulle paras tapa rynnyttää reikä. Kysymme, mitä haluamme saavuttaa, ja ne näyttävät meille, miten se voidaan tehdä helpoimmalla tavalla. Se tekee rynnäkköinnistä tehokkaampaa – vähemmän aikaa ja rahaa. Esimerkiksi, jos meidän täytyy tehdä reikä tietyssä paikassa, tekoäly voi auttaa meitä päättämään nopein reitti tai optimaalinen menetelmä toteuttaa.

Data-ohjauksesta: Pitämässä kaikki kurssilla

Siksi on erityisen tärkeää tarkistaa kaikki, kun horjutamme ja varmistamme, että kaikki toimii oikein. Koneet voivat rikkoutua; voimme jäädä varastoihin. Se voi hidastaa meitä ja tehdä horjutuksen kestämättömän pitkäksi verrattuna siihen, mitä haluaisimme.

Tässä data-ohjautuneet näkökulmat tulevat käsille! Se tarkoittaa, että horjutuksen aikana saamme tietoa siitä, mitä tapahtuu, ja hyödynnämme sitä parantaaksemme päätöksentekoa. Esimerkiksi voimme kerätä tietoja horjutuksen yhteydessä ennustellaksemme, milloin kone voi vikoitua, ja niin voimme korjata sen ennen kuin se menee rikki, estääksemme täydellisen vian. Tämä varmistaa, ettemme kohtaako viivytyksiä, ja pystymme pitämään horjutusprojektit ajoissa.

Kahden keskeisen kysymyksen kaivosonnettomuudessa ovat: Missä se pitäisi horjuttaa? Ja kuinka?

Se tarkoittaa ei ainoastaan kurkistamista, kun meidän täytyy varmistaa, että kurkistamme oikeaan paikkaan. Nyt paikan valitseminen, missä kaivaa, on erityisen tärkeää, ja meidän täytyy tietää, missä kurkistetaan ja kuinka syvälle mennään. Kun kurkistamme oikeaan paikkaan, se säästää meille paljon aikaa ja energiaa.

Käytämme menetelmää, jota kutsutaan älykkääksi analytiikaksi, jotta saatamme tukemiaan tässä asiassa. "Tämä tarkoittaa, että käytämme tietokoneita analysoimaan tietoja ja tunnistamaan parhaat paikat kurkistettavaksi." Voimme päättää kaivosta tarkastelemalla tietoja maasta (kuten sen kevyys ja onko tietyitä kivityyppiä läsnä). Tämä mahdollistaa nopeamman ja tarkemman kurkistuksen, mikä on todella tärkeää ammattiamme kannalta.