ตั้งแต่ AI เข้ามาในอุตสาหกรรมการเจาะ มันมักถูกมองผิดพลาดว่า เป็นแค่สภาพแวดล้อมการเจาะที่มีความจํากัดมาก, การใช้งาน AI ที่มีค่ามากที่สุดทํางานมากกว่าระบบสนับสนุนการตัดสินใจ: พวกเขารวดเร็วรวมประวัติศาสตร์บ่อน้ํา, ข้อมูลการสร้าง, การวัดการบันทึกระหว่างการเจาะ, สภาพของบ่อน้ําและสภาพการดําเนินงานในสถานที่ เพื่อสร้างคําแนะนําการคัดเลือกที่กําหนดได้ชัดเจน, ระยะเวลาปารามิเตอร์ที่ปรับปรุง และเตือนความเสี่ยง
รูป 1: ไพปลายข้อมูลและการตั้งตําแหน่ง AI ในวงจรปิดในการเจาะ
รูปที่ 2: สัญลักษณ์ของรุ่นไฮบริดสเต็กสําหรับการเจาะ AI
รูปที่ 3: การปรับปรุงปารามิเตอร์และกรณีการเตือนอันตรายในระยะแรกโดย AI
I. ฐานของการเจาะที่ขับเคลื่อนโดย AI ไม่ใช่แบบจําลอง แต่เป็นท่อข้อมูลที่สามารถดําเนินงานได้
เพื่อให้ AI มีบทบาทในการตัดสินใจในการเจาะ ต้องนําข้อมูลมาบูรณาการอย่างต่อเนื่องก่อนBHA และการตั้งค่าเครื่องเจาะ, ปริมาตรเช่นน้ําหนักบนบิต, ความเร็วหมุน, และอัตราการปั๊ม, ทอร์คและความดันดิน, ข้อมูลการวัดระหว่างการเจาะ, การเปลี่ยนแปลงเส้นทาง, การสวมและบันทึกความผิดพลาด, และบันทึกเหตุการณ์สนาม.หากข้อมูลนี้ขาดแกนเวลาที่รวมกัน, การจัดสรรสัญลักษณ์การใช้งานแบบมาตรฐาน และการตั้งชื่ออย่างสม่ําเสมอ ความรู้ที่เกิดจากการฝึกแบบมักจะปรากฏว่าน่าเชื่อถือบนกระดาษ แต่จะพิสูจน์ว่าไม่สามารถนําไปใช้ในพื้นที่
สําหรับผู้ผลิตเครื่องเจาะ ข้อมูลที่สําคัญที่สุด ไม่ได้จําเป็นต้องมีความซับซ้อนที่สุด แต่เป็นข้อมูลที่สะท้อนผลการทํางานของเครื่องมือได้ดีที่สุด เช่น ประเภทส่วนเจาะรูปแบบโครงสร้างตัดโดยการจัดมาตรฐานข้อมูลเหล่านี้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างAI สามารถช่วยบริษัทได้ในตอนแรก ในการจัดตั้งคําแนะนําการเลือกเครื่องมือที่น่าเชื่อถือมากขึ้น และกรอบการระบุปัญหา.
II. การใช้งาน AI ที่มีคุณค่าสูงในงานเจาะหินมักจะเน้นใน 6 ขั้นตอนสําคัญ
อันดับแรก ให้คําแนะนําสําหรับการคัดเลือกบีทเจาะและ BHA โดยการนําผลประกอบการหลุมประวัติศาสตร์และการตรงกับสภาพการทํางานที่คล้ายกันเพื่อลดขอบเขตของการทดลองและความผิดพลาดปรับปรุงปริมาตรการเจาะโดยให้คําแนะนําที่อนุรักษ์และน่าเชื่อถือมากขึ้นสําหรับน้ําหนักต่อบิต, ความเร็วหมุน, และอัตราการปั๊มโดยใช้สภาพการทํางานในเวลาจริงและเบี่ยงเบนเส้นทาง.ที่สี่, ทําการคาดการณ์ผลการทํางานเพื่อประเมินอายุการใช้งานของเครื่องมือครั้งเดียว, อัตราการเจาะเข้าไปสูงสุด, และเวลาการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดดําเนินการวิเคราะห์หลังการดําเนินงาน เพื่อการ์ปประสบการณ์ความล้มเหลวกลับไปที่ปัญหาด้านการออกแบบหรือกระบวนการปฏิบัติการโดยอัตโนมัติครั้งที่หก การอํานวยความสะดวกในการสะสมความรู้โดยการจัดทําความเชี่ยวชาญที่แตกแยกกันของทีมงานเจาะและช่างต่าง ๆ เป็นกฎและแนวทางที่สามารถนําไปใช้ได้อีกครั้ง
ในหมู่ 6 ประเภทความสามารถนี้ การตรวจพบความผิดปกติและการแนะนําปารามิเตอร์-หน้าต่าง เป็นสิ่งที่ง่ายที่สุดในการนําไปใช้ในครั้งแรกและมีขอบเขตข้อมูลที่ชัดเจนกว่าในทางตรงกันข้าม การตัดสินใจในการเจาะแบบอัตโนมัติอย่างเต็มที่และโดยทั่วไปควรถูกพิจารณาเป็นเป้าหมายระยะยาว แทนที่จะเป็นความสําคัญในการตลาดครั้งแรก.
III. การแก้ไข AI ที่สามารถนําไปใช้จริงในโครงการวิศวกรรมมักจะเป็นรูปแบบไฮบริดที่รวมกัน
การพึ่งพากับแบบกล่องดําเท่านั้น ทําให้มันยากที่จะได้รับความไว้วางใจที่เพียงพอในสนามเจาะเพราะการตัดสินใจในสถานที่ต้องการคําอธิบายที่ชัดเจนว่า ทําไมปริมาตรจึงถูกปรับให้เป็นแบบนี้, สภาพขอบเขตคืออะไร และความเสี่ยงอะไรที่เกิดขึ้นจากการปรับที่ไม่ถูกต้องรูปแบบกลไกที่ให้ข้อจํากัดทางกายภาพและระยะการทํางานที่เหมาะสม; อันดับสอง, ฐานความรู้ที่พึ่งพากฎที่รวมความเชี่ยวชาญทางประสบการณ์; และอันดับสาม, รูปแบบการเรียนรู้เครื่องจักรที่ระบุรูปแบบ, คาดการณ์แนวโน้ม, และสอดคล้องกับส่วนที่คล้ายคลึง
ข้อดีของสถาปัตยกรรมไฮบริดนี้คือมันปกป้องความเข้าใจธรรมดาและขั้นต่ําความปลอดภัยของวิศวกรรมในขณะที่ใช้ข้อมูลในการทดลองอย่างรวดเร็วนี้สําคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการเจาะ, เนื่องจากความล้มเหลวของบิตมักถูกส่งผลกระทบโดยการผสมผสานของปัจจัยโครงสร้าง, ไฮดรอลิก, การสร้าง, และการดําเนินงาน, ทําให้ยากที่จะจับได้อย่างเต็มที่ด้วยอัลการิทึมเดียว.โดยการบูรณาการแบบกลไก, กติกาการขอบเขต, และข้อมูล, แนวทางสอดคล้องที่ดีกว่ากับสภาพแวดล้อมในโลกจริง.
IV. ปัจจัยสําคัญในการปรับปรุงออนไลน์ไม่ได้อยู่ที่ การคํานวณอย่างรวดเร็ว แต่การควบคุมวงจรการตอบสนอง
เพื่อให้ AI พัฒนาการจากเครื่องมือวิเคราะห์เป็นระบบออนไลน์ที่อุดมสมบูรณ์ สี่คําถามสําคัญต้องถูกตอบอย่างชัดเจน: ใครให้คําแนะนํา ใครอนุมัติและนําไปปฏิบัติความถี่ของการตรวจสอบโดยไม่มีคําตอบให้กับคําถาม 4 ข้อนี้ แม้แต่แบบจําลองที่ซับซ้อนที่สุดก็ยังคงจํากัดอยู่ในระดับการรายงานโดยเฉพาะในส่วนที่มีความเสี่ยงสูงระบบไม่เพียงแค่ให้คําปรึกษากับสาขาเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุง แต่ยังต้องอธิบายว่าทําไมการปรับปรุงจึงจําเป็น
ดังนั้น ระบบออนไลน์ที่ทันสมัยในการปรับปรุงมักจะใช้แนวทางครึ่งอัตโนมัติ: รูปแบบทํางานอย่างต่อเนื่องและให้คําแนะนําในเวลาจริงขณะที่การดําเนินงานยังคงจํากัดด้วยขีดจํากัดทางกลไกและการอนุญาตของมนุษย์สถาปัตยกรรมนี้นําข้อดีของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลโดยไม่ยอมแพ้การควบคุมในสถานที่มันยังเป็นเหตุผลหลักที่ทําให้ระบบเจาะที่ใช้พลังงาน AI ได้รับการยอมรับในปัจจุบัน.
V. เพื่อให้ AI สร้างคุณค่าจริง ๆ ต้องนํามันเข้าสู่กระบวนการหลังการตายและกระบวนการ R & D
องค์กรหลายแห่งเห็นผลลัพธ์เพียงเล็กน้อยหลังจากการใช้ระบบ AI และสาเหตุหลักไม่ใช่อัลการิทึมที่ไม่ดี แต่ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถนํากลับไปสู่กระบวนการด้านล่างถ้ารูปแบบเพียงแค่ให้คําแนะนําครั้งเดียว โดยไม่นําข้อมูลกลับสู่การออกแบบ, การผลิต, การทดสอบ, และการบริการลูกค้า เพื่ออัพเดทกฎและขั้นตอน, ค่าของระบบจะลดลงอย่างรวดเร็ว.ปรับปริมาตรการตัด, และพัฒนารูปแบบสําหรับกรณีการใช้งานทั่วไป ระบบจะมีความแม่นยํามากขึ้นในเวลา
สําหรับผู้ผลิตเครื่องเจาะกระบวนการวงจรปิดนี้ทุกการตัดสินใจอย่างประสานงาน ที่จะดึงเชือกเจาะออกก่อนกําหนดและการระบุรูปแบบการสวมใส่ทุกครั้ง ควรเป็นข้อมูลสําหรับการปรับปรุงสินค้ารอบต่อไป แทนที่จะถูกนําไปใช้ในสรุปโครงการครั้งเดียว
VI แนะนําสําหรับ Xingtong: เริ่มต้นพัฒนาฐานข้อมูลเครื่องเจาะและเครื่องยนต์วิเคราะห์หลังการตาย จากนั้นหารือการสร้างแพลตฟอร์ม AI ระดับใหญ่
เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือในพื้นที่ AI-plus drilling Xingtong ได้รับคําปรึกษาให้เริ่มต้นสร้างเสาหลักสามเสารอบทรัพย์สินข้อมูลที่มีคุณค่าที่สุดการพัฒนาพจนานุกรมข้อมูลที่รวมกันครอบคลุมแบบ drill bit, จีโอเมตติกของแผ่นตัด, การจัดตั้งฟันตัด, ส่วนที่ใช้ได้ของบ่อน้ํา, และผลประกอบการในประวัติศาสตร์การเชื่อมโยงภาพจากสนามกับสัญลักษณ์การใช้งาน; และอันดับสาม, กําหนดหน้าต่างปารามิเตอร์และฐานข้อมูลผลการดําเนินงานครั้งเดียว, ทําให้สามารถเปรียบเทียบและนํามาใช้ใหม่แนวปฏิบัติที่ประสบความสําเร็จในส่วนต่าง ๆ ของบ่อน้ํา.
บนพื้นฐานนี้ เราจะพัฒนาคุณสมบัติอย่างต่อเนื่อง เช่น แนะนําการเลือกสินค้า แนะนําการปรับปรุงพาราเมตร และเตือนความผิดปกติเว็บไซต์อย่างเป็นทางการควรเน้นความสามารถในเรื่องของข้อมูล และการปรับปรุงพารามิเตอร์มากกว่าการประกาศแบบไม่ชัดเจน เช่น "เรากําลังทํา AI" สิ่งที่ลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีสนใจจริงๆ คือว่าองค์กรสามารถใช้ข้อมูลเพื่อบูรณาการการออกแบบและรีวิวหลังเหตุการณ์, ในที่สุดลดต้นทุนการทดลองและความผิดพลาด
ส่งเสริม
- เบเกอร์ ฮิวส์: ข้อมูลที่เปิดเผยให้สาธารณะเกี่ยวกับโปรแกรมคานโตรี และการเจาะทางอัตโนมัติ i-Trak
- Halliburton: ข้อมูลที่เปิดเผยให้สาธารณะเกี่ยวกับการเจาะแบบฉลาดและการบูรณาการข้อมูลของเจาะ
- หลิว คิงยู: สื่อการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับระบบเจาะที่ฉลาดในอนาคต
- วัสดุที่เปิดให้บริการสาธารณะที่เกี่ยวข้องกับประชุมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์น้ํามันและก๊าซของจีนปี 2025