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博士Xingyong歌
宋兴勇博士获得了NSF职业生涯奖,通过开发新的计算框架,在世界范围内操作定向钻井技术,创造了更可靠的自动化控制钻井过程。|图片:德克萨斯州A&M工程

定向钻井的进展和钻井机器人的控制对于发现潜在的微生物生活和火星水资源迹象至关重要。

在地球上,这种技术同样有影响 - 显着降低生产地热可再生能源的成本,降低建造新的清洁能源场所和进入地下石油储备的环境影响,提高生产安全性。此外,它允许南极的科学家评估气候变化模式并预测未来的影响,例如全球变暖的演变。

挑战在于控制这项技术。在克服环境中的克服障碍之间,如岩石地形,振动和井筒形成相互作用,位于地下深处,以及人为误差的风险,定向钻孔的操作提供了独特的操作条件。

宋兴勇博士,德州农工大学工程技术与产业分布系副教授,获得国家科学基金(NSF)教师早期职业发展计划(Career)资助推进深层地下方向钻井系统的控制。通过这个项目,他旨在通过开发在这个世界和超越的新的计算定向钻井技术的新计算框架来创造一个更可靠的钻井过程。

随着歌曲所解释的,近年来,自动化和机器智能大幅提升,但在钻井业的实施中落后于其落后。在它的阶梯,许多过程仍然严重依赖人工人员及其经验,响应时间和反应的能力。

在钻头结束时处理刺激和反馈时,这是一个问题,即10,000英尺的距离和地下。

“在钻探中,你允许传感器看看地下的内容以及当这个信息被传送到地面时,很多时候都有时间延迟,”宋说。“如果你只依靠人类做出决定并在这个反馈进来后发送控制命令,如果它已经太晚了。”

此外,无论人员如何经历,与钻井环境一样复杂,拥有一个或两个人有完全决策权使其成为一个不可靠的策略。

所以,歌曲问道,为什么不用统治到机器学习技术,基于大数据和先进的整体定向钻井过程,让计算机为现场工程师做出决定?

在未来五年内,歌曲计划利用638,000美元的授予他,开发一个新的定向钻探控制模型和新的计算算法,以解决国家屏障避免控制,将解决钻井行业面临的复杂障碍。这将用于教导人工智能计划来处理在处理现实世界定向钻井应用时可能面临的复杂障碍。