捨てられた井戸検査カメラ 穴を開ける掃除カメラ

GYGD-IV ロータリーボアホール検査カメラ: 検査アーカイブから数十年にわたる学習を抽出

多くの組織は、何年にもわたるボーリング孔検査ビデオをハードドライブに保存していますが、それらのビデオに含まれる知識は依然として残っています。検索も分析も不可能な映像として閉じ込められる。のGYGD-IV ロータリーボアホール検査カメラが含まれています履歴データ マイニング モジュールそれが当てはまるコンピュータービジョンとパターン認識検査アーカイブ全体に展開し、抽出します傾向、相関関係、予測シグナル以前は見えなかったもの。のために資産マネージャー、信頼性エンジニア、データ アナリスト、これによりパッシブ アーカイブがアクティブなインテリジェンス リポジトリ。

数千のビデオにわたる自動特徴抽出
GYGD-IV のデスクトップ ソフトウェアは、GYGD-IV カメラで記録されたものだけでなく、あらゆるソースからの数年分の検査ビデオ (MP4 形式) をバッチ処理できます。ソフトウェアは、畳み込みニューラル ネットワーク以下を認識するように訓練されています：

• 亀裂（周方向、縦方向、分岐）

• 腐食（孔食、均一、隙間）

• スケール（炭酸カルシウム、鉄、シリカ、硫酸バリウム）

• バイオフィルム（鉄バクテリア、スライム形成、硫酸塩還元）

• 機械的損傷（えぐれ、へこみ、変形）

• 堆積物の蓄積（砂、シルト、砂利）

検出された各特徴について、ソフトウェアは記録します。深さ、サイズ、形態、および信頼スコア。出力は構造化データベース各ウェル、各検査日、各特徴をリンクします。

時系列劣化モデリング
同じ坑井の複数の検査にわたって特徴が抽出されると、ソフトウェアは次のことを行うことができます。劣化曲線を当てはめる各機能タイプに。 5 年間で 3 回の検査で発生した亀裂について、ソフトウェアは次の値を計算します。亀裂の成長速度(年間ミリメートル)。腐食孔の場合、次のように推定されます。穴の深さの進行速度。これらのモデルは、機能がいつ目標に達するかを予測できます。クリティカルしきい値（例：亀裂の長さは壁の厚さに等しい）。結果は、リスクベースの検査間隔の推奨: 「観察された腐食速度に基づいて、24 か月後ではなく 18 か月後にこの井戸を再度検査してください。」

ウェル間のパターン相関
ソフトウェアは数百のウェルを同時に分析し、相関関係フィーチャーの出現と以下のような坑井属性との間。

• 地層(特定のフォーメーションは一貫してスケーリングを示しますか?)

• 水化学(実験結果からインポート)

• ポンプの種類と配置(ポンプを特定の深さに設定すると、乱流に関連した浸食がさらに発生しますか?)

• 施工時期と施工方法（特定の年に建設された井戸は亀裂が発生しやすかったですか？）

これらの相関関係により、仮説対象を絞った検査でテストできるため、設計の改善と運用の変更。

根本原因のクラスタリング
故障した井戸については、ソフトウェアは故障前の最後の検査からの検査データを分析して特定することができます。前駆体パターン。崩壊した井戸では、崩壊の 6 か月前に亀裂密度が突然増加しましたか?現存する井戸では見られない特定の種類のスケールが発生していましたか?ソフトウェアが適用される教師なしクラスタリング障害の前兆をグループ化して、失敗署名ライブラリ。今後の検査はこのライブラリと自動的に比較でき、故障の兆候を示すウェルには即時介入のためにフラグを付けることができます。

表: データマイニングの仕様