Telecamera per la pulizia della perforazione della camma di ispezione del pozzo abbandonato

Telecamera per ispezione di fori rotanti GYGD-IV: estrarre decenni di apprendimento dal tuo archivio di ispezione

Molte organizzazioni hanno anni di video di ispezione dei pozzi archiviati su dischi rigidi, ma la conoscenza contenuta in quei video rimaneintrappolati come filmati introvabili e non analizzabili. ILTelecamera per ispezione di fori rotanti GYGD-IVinclude amodulo di data mining storicoquesto si applicavisione artificiale e riconoscimento di modelliall'intero archivio di ispezione, estraendotendenze, correlazioni e segnali predittiviche prima erano invisibili. Perasset manager, ingegneri dell'affidabilità e analisti di dati, questo trasforma un archivio passivo in un filedeposito di intelligenza attiva.

Estrazione automatizzata delle funzionalità da migliaia di video
Il software desktop del GYGD-IV può elaborare in batch anni di video di ispezione (in formato MP4) da qualsiasi fonte, non solo quelli registrati dalle telecamere GYGD-IV. Il software utilizza arete neurale convoluzionaleaddestrato a riconoscere:

• Fessure (circonferenziali, longitudinali, ramificate)

• Corrosione (vaiolatura, uniforme, interstiziale)

• Incrostazioni (carbonato di calcio, ferro, silice, solfato di bario)

• Biofilm (ferrobatteri, formanti melma, riducenti i solfati)

• Danni meccanici (sgorbie, ammaccature, deformazioni)

• Accumulo di sedimenti (sabbia, limo, ghiaia)

Per ogni caratteristica rilevata, il software registraprofondità, dimensione, morfologia e punteggio di confidenza. L'output è unbanca dati strutturatacollegando ciascun pozzo, ciascuna data di ispezione e ciascuna caratteristica.

Modellazione del degrado delle serie temporali
Una volta estratte le caratteristiche attraverso più ispezioni dello stesso pozzo, il software può farloadattare le curve di degradoa ciascun tipo di funzionalità. Per una crepa riscontrata in tre ispezioni nell'arco di cinque anni, il software calcola iltasso di crescita delle crepe(millimetri all'anno). Per la vaiolatura da corrosione, si stima ilvelocità di progressione della profondità della fossa. Questi modelli possono prevedere quando una caratteristica raggiungerà asoglia critica(ad esempio, lunghezza della fessura pari allo spessore della parete). Il risultato è unraccomandazione sugli intervalli di ispezione basati sul rischio: "Ispeziona nuovamente questo pozzo tra diciotto mesi, non ventiquattro, in base al tasso di corrosione osservato."

Correlazione dei modelli attraverso i pozzi
Il software può analizzare centinaia di pozzi contemporaneamente, cercandocorrelazionitra occorrenza della caratteristica e attributi del pozzo come:

• Formazione geologica(una certa formazione mostra costantemente il ridimensionamento?)

• Chimica dell'acqua(importato dai risultati di laboratorio)

• Tipo e posizionamento della pompa(una pompa impostata ad una certa profondità provoca più erosione legata alla turbolenza?)

• Data e modalità di costruzione(i pozzi costruiti in un certo anno erano più soggetti a fessurazioni?)

Queste correlazioni generanoipotesiche può essere testato con ispezioni mirate, portando amiglioramenti progettuali e modifiche operative.

Raggruppamento delle cause principali
Per i pozzi che hanno fallito, il software può analizzare i dati di ispezione dell'ultima ispezione prima dell'identificazione del guastomodelli precursori. I pozzi in fallimento hanno mostrato un improvviso aumento della densità delle crepe sei mesi prima del collasso? Presentavano un tipo specifico di incrostazione non osservato nei pozzi sopravvissuti? Si applica il softwareclustering non supervisionatoai precursori del fallimento del gruppo, creando alibreria delle firme degli errori. Le ispezioni future possono essere confrontate automaticamente con questa libreria e i pozzi che mostrano una firma di guasto possono essere contrassegnati per un intervento immediato.

Tabella: Specifiche di data mining