Camera dọn dẹp lỗ thủng của Cam kiểm tra giếng bị bỏ rơi

GYGD-IV Máy ảnh kiểm tra lỗ khoan xoay: Chụp ra nhiều thập kỷ học hỏi từ kho lưu trữ kiểm tra của bạn

Nhiều tổ chức có nhiều năm video kiểm tra lỗ khoan được lưu trữ trên ổ cứng, nhưng kiến thức chứa trong những video vẫn cònbị mắc kẹt như một cảnh quay không thể tìm kiếm, không thể phân tích.Máy ảnh kiểm tra lỗ khoan quay GYGD-IVbao gồm mộtMô-đun khai thác dữ liệu lịch sửáp dụngthị giác máy tính và nhận dạng mẫuđến toàn bộ hồ sơ kiểm tra của bạn, trích xuấtxu hướng, mối tương quan và tín hiệu dự đoántrước đây là vô hình.quản lý tài sản, kỹ sư độ tin cậy và phân tích dữ liệu, điều này biến một kho lưu trữ thụ động thành mộtkho dữ liệu tình báo hoạt động.

Xóa tính năng tự động trên hàng ngàn video
Phần mềm máy tính để bàn GYGD-IV có thể xử lý hàng loạt các video kiểm tra (trong định dạng MP4) từ bất kỳ nguồn nào, không chỉ những video được ghi lại bởi máy ảnh GYGD-IV.mạng lưới thần kinh xoắnđược đào tạo để nhận ra:

• Các vết nứt (vòng tròn, chiều dọc, nhánh)

• Kiểu ăn mòn (hố, đồng bộ, nứt)

• Scale (calcium carbonate, sắt, silica, barium sulfate)

• Biofilm (vi khuẩn sắt, tạo ra chất bẩn, giảm sulfat)

• Hư hỏng cơ học (những vết nứt, đục, biến dạng)

• Sự tích tụ trầm tích (cát, bùn, sỏi)

Đối với mỗi tính năng được phát hiện, các bản ghi phần mềmđộ sâu, kích thước, hình thái và điểm độ tin cậy. Kết quả là mộtcơ sở dữ liệu có cấu trúcliên kết mỗi giếng, mỗi ngày kiểm tra, và mỗi tính năng.

Mô hình hóa sự suy giảm chuỗi thời gian
Một khi các tính năng được trích xuất qua nhiều lần kiểm tra cùng một giếng, phần mềm có thểđường cong suy thoái phù hợpĐối với một vết nứt xuất hiện trong ba lần kiểm tra trong vòng năm năm, phần mềm tính toánTỷ lệ tăng trưởng vết nứt(milimet mỗi năm). Đối với hố ăn mòn, nó ước tínhTỷ lệ tiến triển độ sâu hốNhững mô hình này có thể dự đoán khi nào một tính năng sẽ đạt đến mộtngưỡng quan trọng(ví dụ, chiều dài vết nứt bằng độ dày tường).khuyến nghị khoảng thời gian kiểm tra dựa trên rủi ro: ¢ Kiểm tra lại sau 18 tháng, không phải 24 tháng, dựa trên tỷ lệ ăn mòn được quan sát.

Mẫu tương quan qua các giếng
Phần mềm có thể phân tích hàng trăm giếng đồng thời, tìm kiếmmối tương quangiữa sự xuất hiện của các đặc điểm và các thuộc tính của giếng như:

• Thành phần địa chất(một hình thành nhất định có liên tục hiển thị quy mô?)

• Hóa học nước(được nhập từ kết quả phòng thí nghiệm)

• Loại bơm và vị trí(một máy bơm đặt ở độ sâu nhất định gây ra sự xói mòn liên quan đến nhiễu loạn nhiều hơn?)

• Ngày và phương pháp xây dựng(có giếng được xây dựng trong một năm nhất định dễ bị nứt hơn?)

Những mối tương quan này tạo ragiả thuyếtcó thể được kiểm tra bằng các cuộc kiểm tra có mục tiêu, dẫn đếncải tiến thiết kế và thay đổi hoạt động.

Nguyên nhân gốc rễ
Đối với giếng đã thất bại, phần mềm có thể phân tích dữ liệu kiểm tra từ kiểm tra cuối cùng trước khi thất bại để xác địnhmô hình tiền thânCác giếng thất bại có cho thấy một sự gia tăng đột ngột mật độ nứt sáu tháng trước khi sụp đổ?Cluster không được giám sátđể nhóm các tiền thân thất bại, tạo ra mộtthư viện chữ ký thất bạiCác cuộc kiểm tra trong tương lai có thể được tự động so sánh với thư viện này, và các giếng có dấu hiệu hỏng có thể được đánh dấu để can thiệp ngay lập tức.

Bảng: Thông số kỹ thuật khai thác dữ liệu