हम यांत्रिक सीखने को कैसे परिस्थिति में लागू करते हैं ताकि DTH ड्रिलिंग रिग समय को तेजी से कम किया जा सके

नई और रोमांचक प्रौद्योगिकि की मदद से, होंगवुहुआन के बल बढ़ाए जाने के बाद, बोरिंग अब आसान और तेज़ हो गया है। डाइबोचे डिलिंग सुना है? यह तब होता है जब आप जमीन को बहुत गहरा खोदते हैं ताकि आप ग्रेव-विनिंग सामग्री, जैसे तेल और पानी, पाएं, जो सभी के लिए महत्वपूर्ण और अमूल्य संसाधन है।

बोरिंग लंबा और महंगा हो सकता है। जब हम बोरिंग करने के लिए उपयोग करने वाले बड़े मशीन ठीक से काम नहीं करते हैं, तो यह फ्रस्ट्रेटिंग हो सकता है। यह हमारे काम को भी धीमा कर सकता है।" परन्तु होंगवुहुआन की नई प्रौद्योगिकि के साथ, हम तेज़ी से बोर कर सकते हैं और हम समग्र रूप से बेहतर काम करते हैं।

बोरिंग में कंप्यूटरों का उपयोग

हमारे द्वारा किए जाने वाले बड़े कामों में से एक है कि हम मशीन लर्निंग जैसी चीज़ का उपयोग करते हैं जो हमें बोरिंग में मदद करती है। मशीन लर्निंग ऐसे कहने का एक शानदार तरीका है कि कंप्यूटरों का उपयोग करके समस्याओं को सीखने और स्वयं हल करने के लिए न्यूनतम मानवीय मदद की आवश्यकता होती है। हम इन कंप्यूटरों को इस तरह से प्रशिक्षित कर सकते हैं कि वे हमें तेज़ी से और अधिक वफादारी के साथ बोर करने में मदद करें, उन्हें अपने काम को बेहतर तरीके से करना सिखाते हुए।

जब हमें एक ड्रिलिंग परियोजना होती है, तो हम मशीन लर्निंग का उपयोग ड्रिल करने के विभिन्न तरीकों को देखने के लिए कर सकते हैं। कंप्यूटर पिछली परियोजनाओं का अध्ययन कर सकता है और उपयोग करने के लिए तरीकों की सिफारिश कर सकता है। समय बचाने और ड्रिलिंग की सुविधा के लिए, यह हमें मदद करता है।

AI के साथ स्मार्ट चुनाव करना

ड्रिलिंग समय को कम करने का एक और अद्भुत तरीका AI ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करना है। AI का मतलब कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। यह इसका मतलब है कि हम कंप्यूटरों का उपयोग बुद्धिमान फैसले लेने और बहुत अधिक कुशलता से काम करने के लिए करते हैं। AI का क्षमता है कि बहुत कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए।

अब, AI ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ, हम कंप्यूटरों से कह सकते हैं, मुझे एक छेद बनाने का सबसे अच्छा तरीका ढूंढो। हम जो करना चाहते हैं उसके बारे में पूछते हैं, और वे हमें उसे सबसे आसान तरीके से कैसे करना है वो दिखाते हैं। यह ड्रिलिंग को अधिक कुशल बनाता है - कम समय और पैसा। उदाहरण के लिए, अगर हमें एक विशेष स्थान पर एक छेद बनाना होता है, तो AI हमें सबसे तेज़ मार्ग या आदर्श तरीके को निर्धारित करने में मदद कर सकता है।

डेटा-ड्राइवन: सबकुछ ठीक पर रखना

इसलिए, यह सबसे महत्वपूर्ण है कि हम खंजन करते समय सबकुछ जाँचें और यह सुनिश्चित करें कि सब कुछ सही से काम कर रहा है। मशीनें ख़राब हो सकती हैं; हमें सामग्री की कमी पड़ सकती है। यह हमें धीमा कर सकता है और खंजन को हमारी उम्मीदों से बहुत अधिक समय लेने का कारण बना सकता है।

यहीं पर डेटा-ड्राइवन जानकारी का महत्वपूर्ण भूमिका आती है! इसका मतलब है कि खंजन के दौरान हमें यह जानकारी मिलती है कि क्या हो रहा है और उस जानकारी का उपयोग बेहतर फैसलों के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, हम खंजन के दौरान डेटा एकत्र कर सकते हैं ताकि हम मशीन के ख़राब होने की भविष्यवाणी कर सकें, और इसलिए हम इसे ख़राब होने से पहले मरम्मत कर सकें, ताकि पूर्ण विफलता से बचा जा सके। यह सुनिश्चित करता है कि हमें कोई देरी न हो, और हम हमारे खंजन परियोजनाओं को समय पर रखने में सफलता प्राप्त हो।

खोज के दो मुख्य प्रश्न हैं: कहाँ खंजन करना चाहिए? और कैसे?

यह केवल ड्रिलिंग का मतलब नहीं है कि हमें सुनिश्चित करने की जरूरत है कि हम सही जगह पर ड्रिलिंग कर रहे हैं। अब खोदने के लिए स्थान चुनना सर्वाधिक महत्वपूर्ण है, और हमें पता चलना चाहिए कि कहाँ ड्रिल करना है और कितनी गहराई तक जाना है। जब हम सही जगह पर ड्रिल करते हैं, तो यह हमें बहुत समय और ऊर्जा बचाता है।

हम इसे समर्थित करने के लिए बुद्धिमान विश्लेषण नामक एक तकनीक का उपयोग करते हैं। 'इसका मतलब है कि हम कंप्यूटर का उपयोग डेटा का विश्लेषण करने और सबसे अच्छे स्थानों की पहचान करने के लिए करते हैं।' हम जमीन के बारे में जानकारी (जैसे कि यह कितना कठोर है और क्या कुछ विशेष प्रकार के पत्थर मौजूद हैं) देखकर खोदने के स्थान चुन सकते हैं। यह हमें तेजी से और अधिक सटीकता के साथ ड्रिल करने में मदद करेगा, जो हमारे पेशे में बहुत महत्वपूर्ण है।