우리는 어떻게 머신 러닝을 사용하여 DTH 드릴링 리그 시간을 신속히 줄이는지

홍우환 덕분에 새로운 기술의 도움으로 드릴링이 더 쉽고 빨라졌습니다. 디보체 델리킹이라고 들어본 적 있나요? 이는 유산물인 석유와 물 같은 중요한 자원을 찾기 위해 지면 깊숙이 구멍을 파는 것을 말합니다. 이는 모두에게 매우 중요하고 무가치한 자원입니다.

드릴링은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 듭니다. 우리가 사용하는 큰 기계들이 잘 작동하지 않으면 매우 좌절할 수 있습니다. 또한 우리의 작업 속도를 늦출 수도 있습니다. 하지만 홍우환의 새로운 기술로 우리는 더 빠르게, 그리고 전반적으로 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.

컴퓨터를 활용한 드릴링

우리가 하는 훌륭한 일 중 하나는 머신 러닝을 통해 드릴링을 돕는 것입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 최소한의 인간 개입으로 스스로 학습하고 문제를 해결하는 방법을 의미합니다. 우리는 컴퓨터에게 더 나은 방식으로 일을 수행하도록 가르쳐서 더 빠르고 정확하게 드릴링할 수 있도록 할 수 있습니다.

우리가 하는 일은 시추 프로젝트가 있을 때, 머신 러닝을 사용하여 다양한 시추 방법을 분석하는 것입니다. 컴퓨터는 과거 프로젝트를 연구하고 사용할 방법을 권장합니다. 시간 절약과 시추의 편의성을 위해 이는 우리에게 도움이 됩니다.

인공지능으로 현명한 선택하기

우리는 AI 최적화를 사용하여 시추 시간을 줄이는 또 다른 훌륭한 방법을 가지고 있습니다. AI는 인공 지능의 약자입니다. 즉, 우리는 컴퓨터를 사용하여 인간보다 훨씬 더 효율적으로 지능적인 결정을 내리고 일을 처리합니다. AI는 매우 짧은 시간 안에 대량의 데이터를 분석할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

이제 AI 최적화 덕분에 우리는 컴퓨터에게 구멍을 뚫는 가장 좋은 방법을 찾아달라고 말할 수 있습니다. 우리가 이루고자 하는 것을 묻고, 그들은 그것을 가장 쉬운 방법으로 어떻게 해야 할지를 보여줍니다. 이것은 시추를 더 효율적으로 만듭니다 - 시간과 비용이 적게 듭니다. 예를 들어, 특정 위치에 구멍을 뚫어야 한다면, AI는 우리에게 가장 빠른 경로나 최적의 방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 주도형: 모든 것을 올바른 방향으로 유지하기

따라서, 우리는 시추 중에 모든 것을 확인하고 모든 것이 적절히 작동하는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 기계가 고장날 수 있고, 공급품이 부족할 수도 있습니다. 이는 우리가 원하는 것보다 시추 시간이 훨씬 더 걸리게 만들고 지연시킬 수 있습니다.

이때 데이터 주도형 통찰력이 중요한 역할을 합니다! 즉, 시추 중에 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 정보를 얻고 그 정보를 활용하여 의사 결정을 개선하는 것입니다. 예를 들어, 시추 중에 데이터를 수집하여 기계가 언제 고장날지 예측하고, 완전한 고장을 막기 위해 고장 나기 전에 이를 수리할 수 있습니다. 이렇게 하면 지연이 발생하지 않으며 시추 프로젝트를 계획대로 유지할 수 있습니다.

탐사에서 가장 중요한 두 가지 질문은: 어디에서 시추해야 하는가? 그리고 어떻게 해야 하는가?

우리가 올바른 위치에서 시추하고 있는지 확인해야 할 때 시추만을 의미하는 것은 아닙니다. 이제 어디를 파야 할지를 선택하는 것이 가장 중요하며, 우리는 어디에 시추할지와 어느 정도 깊이로 진행해야 하는지를 알아야 합니다. 올바른 위치에서 시추하면 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

우리는 이를 지원하기 위해 지능형 분석 기술을 사용합니다. “이는 컴퓨터를 활용해 데이터를 분석하고 최적의 시추 위치를 식별하는 것을 의미합니다.” 우리는 지면 정보(예: 얼마나 단단한지 또는 특정 유형의 암석이 존재하는지 여부)를 바탕으로 파는 위치를 결정할 수 있습니다. 이는 우리 직업에서 매우 중요한 빠르고 정확한 시추를 가능하게 해줍니다.