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| 起源の場所 | 重慶、中国 |
| ブランド名 | Gold |
| 証明 | ISO9001 CCC CE |
| モデル番号 | wdjd-4 |
WDJD-4A:AI駆動のフォワードモデリングと適応計画を通じて最適調査幾何学を自動化
地質学的な逆転の質は 基本的には調査設計の質によって制限されます. 設計の悪い採取グリッドは,重要な標的を隠し,フィールド時間を無駄にします.測定器の精度に関係なく曖昧な結果が得られますWDJD-4Aは,この根本的な課題を認知調査デザイナー活用するシステムです人工知能と自動前向きモデリング最適な目標特有の調査計画を作成します. 静的,一般的な調査レイアウトを超えて,動的に最適化された取得幾何学特定の地表特性を検出し 解明する確率を最大化し 現場作業を最小化しますこの能力は,すべてのオペレーターの手に先端な調査設計の専門知識の力を置くキャンペーンが成功のために数学的に調整された計画から始まるようにします
認知デザインのプロセスは調査目的の定義操作者は直感的なインターフェースを使用して,ターゲットを指定します. "50~80mの深さの疑わしい水層の幾何を地図に描く"または"狭い急落した硫化物静脈を検出し,境界線を定めます."AIエンジンは 地質学的シナリオや 予測モデルを データベースに入れる"電子配列の種類,間隔,線の方向性,モデル化された騒音条件下で指定された目標の解像度を評価するデザインを推奨するだけでなく,パレト最適前方解析度,調査深さ,調査時間との間のトレードオフです.その後,オペレーターはプロジェクト優先事項に最も適合する設計を選択できます.数学的に最適なアプローチだと確信しています.
この能力は,大きな運用的および技術的利点をもたらします.専門家レベルでの調査設計を民主化するプロジェクトが現場スタッフの経験レベルによって妨げられないようにする.場所 の 独特 な 地質 文脈 に 適さ ない "標準" の 調査 図 の 費用 かかる 推測 を 排除 する最も重要なことは現地での迅速な再設計予期せぬ地質や 予期せぬ深さで 標的が発見されたら操作者は新しい情報で認知設計者を再起動し,現場で最適化された充填調査計画を生成することができますこの適応能力により フィールドタイムは常に 最新の地下知識によって 指示されますWDJD-4A コグニティブ・アンケート・デザイナーでは,静的なアンケート計画から一回限りの活動からダイナミックで反復的でインテリジェンスによるプロセス収集されたデータが常に質問に対して最大限の情報を提供することを保証します.
認知設計の仕様
| AI デザイン機能 | 技術機能と運用上の利益 |
|---|---|
| ターゲット定義インターフェース | ターゲットジオメトリ (深さ,サイズ,ディープ),期待されるプロパティ,および望ましい解像度を指定するための直感的なツール. |
| AI駆動のフォワードモデリングエンジン | 数千の調査デザインを迅速にシミュレーションし,それぞれをモデル化されたノイズ条件下で定義された目標に対して評価します. |
| パレト最適設計の選択 | 最適なトレードオフ設計の提示,事業者がプロジェクトの優先順位に基づいて選択できるようにする (解像度対速度対深さ). |
| 地質学 的 シナリオ 図書館 | 設計の初期化を迅速にするために,プリモデリングされた共通の地質目標 (静脈,水層,空洞) のライブラリにアクセスする. |
| 適応性のあるフィールド再設計 | 予備の結果と最新の目標理解に基づいて,迅速に最適化された充填調査設計を作成する能力. |
