Kako koristimo mašinsko učenje za brzo smanjenje vremena rada vrtuljki za DTH bušenje

Boranje je sada lakše i bržeg uz pomoć nove i uzbuđujuće tehnologije, zahvaljujući Hongwuhuan. Je li ikada čuli za Dieboche de licking? To je kada izboravate rupe vrlo duboko u tlo kako biste pronašli materijale koji mogu osigurati bogatstvo, poput nafte i vode, što su ključne i neocjenjive resurse za sve.

Boranje može biti dugotrajno i skupo. Može biti frustrirajuće kada velike mašine koje koristimo za boranje ne funkcionišu dobro. To također može usporiti naš rad.

Korištenje računala za pomoć u našem boranju

Jedna od sjajnih stvari koje radimo jest upotreba strojnog učenja što nam pomaže pri boranju. Strojno učenje je sofisticirani način za reći da koristimo računalo za učenje i rješavanje problema gotovo bez ljudske pomoći. Možemo istrenirati ova računala kako nauče pomoći nam boriti brže i preciznije, poučavajući ih kako bolje obavljaju svoj posao.

ono što radimo je da kada imamo projekt bura, možemo koristiti mašinsko učenje kako bismo pregledali različite načine buranja. Računalo može proučiti prošle projekte i preporučiti metode koje treba koristiti. To nam pomaže u štednji vremena i u olakšanju buranja.

Donošenje pametnih odluka s AI

Još jedan odličan način na koji smanjujemo vrijeme buranja jest korištenjem optimizacije umjetnom inteligencijom (AI). AI je skraćenica za umjetnu inteligenciju. To znači da koristimo računala za donošenje pametnih odluka i obavljanje stvari mnogo učinkovitije nego ljudi. AI ima mogućnost analiziranja velikih količina podataka u vrlo kratkom vremenskom razmaku.

Sada, uz optimizaciju AI, možemo reći računalima, pronađi mi najbolji način da proburim rupu. Pitamo što želimo postići, a ona nam prikazuju kako to učiniti najlakšim putem. To čini buranje efikasnijim - manje vremena i novca. Na primjer, recimo da moramo napraviti rupu na određenoj lokaciji; AI nam može pomoći odrediti najbrži put ili optimalnu metodu za implementaciju.

Podatkovno podrijetlo: Držanje svega na tek

Stoga je od najveće važnosti provjeriti sve dok bormo i potvrditi da sve radi ispravno. Strojevi mogu se pokvariti; možemo ostati bez opreme. To nas može usporiti i učiniti boranje dužim nego što bismo željeli.

Ovdje dolaze podatkovne uvide! To znači da tijekom boranja dobivamo informacije o tome što se događa i koristimo te informacije za poboljšanje donošenja odluka. Na primjer, možemo prikupljati podatke tijekom boranja kako bismo predvidjeli kada će stroj biti pogrešan, a tako da ga možemo popraviti prije nego što se pokvari, što sprečava potpunu neuspjeh. To osigurava da nemamo kašnjenja i da možemo držati naše projekte boranja po rasporedu.

Dva ključna pitanja istraživanja su: Gdje treba boriti? I kako?

Ne znači samo vrtiti kada moramo biti sigurni da vrtećemo na pravom mjestu. Sada je izbor mjesta za kazanje od najveće važnosti, i moramo znati gdje vrteći i koliko daleko idem. Kada vrtećemo na pravom mjestu, to nam šteti puno vremena i energije.

Koristimo tehniku poznatu kao inteligentnu analitiku kako bismo to podržali. 'To znači da primjenjujemo računala za analizu podataka i identifikaciju najboljih mjesta za vrtenje.' Možemo odrediti kazanja posmatrajući informacije o tlu (kao što su koliko je tvrdi i jesu li prisutne određeni tipovi stijena). To će nam omogućiti da vrteamo brže i s većom točnošću što je stvarno važno u našoj profesiji.