Kuidas me kasutame masinõppega kiirendamaks DTH talurite töötlemise aega

Tunneldamine on nüüd lihtsam ja kiirem uue ja hõlpsa tehnoloogia abil, mille eest tuleb tänu andes Hongwuhuanile. Kas oled kunagi kuulnud Dieboche de lickingist? See on, kui kaevad põrandasse väga sügavat lootust leida auhinnaväärsed materjalid, nagu naft ja vesi, mis on kõigile oluline ja hindamatu ressurss.

Tunneldamine võib olla pikkakesteline ja kallid. See võib olla raske, kui kasutatavad suured masinad ei tööta hästi. See võib ka meie töö kiirust aeglustada. Aga Hongwuhuani uue tehnoloogia abil saame tunneldada kiiremini ja meie tulemus on üldiselt parem.

Arvutite kasutamine tunneldamise toetamiseks

Üks meie suurepärastest asjadest on see, et me kasutame masinõppimist, mis aitab meil tunneldada. Masinõppimine on keerukas viis öelda, et arvutid õpi ja lahendavad probleeme enamasti inimabi tundmatult. Me saame need arvutid õpetada, kuidas meil aidata tunneldada kiiremini ja täpsusega, õpetades neid, kuidas paremini oma töö teha.

"Mis me teeme, on see, et kui meil on talurajamise projekt, siis saame masinõppe kasutada erinevate rajamisviiside uurimiseks. Arvuti võib uurida eelmisi projekte ja soovitada meetodeid, mida kasutada. Selleks, et säästa aega ja mugavust talurajamisel, aitab see meil."

Tehtud targaid otsuseid AI-ga

Veel üks imeline viis, kuidas me vähendame talurajamise aega, on tehisintellekti (AI) optimeerimise kasutamine. AI tähendab tehisintellekti. See tähendab, et me kasutame arvuteid intelligentsete otsuste tegemiseks ja asjade teostamiseks palju tõhusamalt kui inimesed. AI suudab analüüsida suuri andmekogusid väga lühikese ajavahemiku jooksul.

Nüüd, kui meil on AI optimeerimine, siis saame arvutitele öelda: leidke parim viis taluraja teha. Me küsime, mis me soovime saavutada, ja nad näitavad meile, kuidas seda kergemalt teha. See teeb talurajamise efektiivsemaks – vähem aega ja raha. Näiteks, kui me peame tekitama reede kindlas asukohas, siis võib AI meil aidata kiireimat tee leida või optimaalsesti meetodit rakendada.

Andmete põhjal: Hoides kõike õiges teel

Seega on äärmiselt oluline kontrollida kõike, samal ajal kui me riiulime ja veenduda, et kõik töötab korralikult. Seadmed võivad lavanduda; võime otsa jääda varustusest. See võib meid aeglustada ja riiulimise kestvust tähendavalt pikendada võrreldes sellega, kuidas me seda sooviksime.

Siin tulidb data-põhised uurimused! See tähendab, et riiulimise ajal saame teavet selle kohta, mis toimub, ja kasutame seda teavet otsuste tegemise parandamiseks. Näiteks saame riiulimise ajal andmeid koguda, et ennustada, mil masin võib lavanduma, ja nii saame selle enne lavandumist parandada, et vältida täielikku tõrget. See tagab, et meil ei ole viivitusi ja me suudame oma riiulimise projektide ajakava hoida.

Kahe peamise küsimusega uurimisel on see: Kus peaks see riiulima? Ja kuidas?

See ei tähenda ainult ägedamist, kui me peame olema kindlad, et ägedame õiges kohas. Nüüd on kuuride asukoha valimine ülioluline, ja me peame teadma, kus ägedama ja kui sügavalt minna. Kui me ägedame õiges kohas, säästab see meil palju aega ja energiat.

Me kasutame tehnikat, mida nimetatakse intelligentse analüüsina, et seda toetada. "See tähendab, et me rakendame arvuteid andmete analüüsimiseks ja parimate ägedamiskohtade tuvastamiseks." Me võime kuureid paigutada, vaates maastiku kohta saadud teavet (näiteks sellest, kui kõvaks see on ja kas seal leidub mõni tüüp kivid). See võimaldab meil ägedama kiiremini ja täpsemalt, mis on meie ametikonna jaoks tõesti oluline.