Robotik untuk meningkatkan keselamatan dalam pengeluaran minyak dan gas
Pengeluaran minyak dan gas adalah antara pekerjaan yang paling berbahaya di dunia. Tugas seperti penggerudian minyak, operasi penggerudian dan ujian penyelenggaraan membunuh beberapa pekerja setiap tahun. Malah, satu kajian mendapati bahawa beberapa kematian semasa pengeluaran minyak dan gas tidak pernah dilaporkan. Pendapat dan fakta ini menimbulkan persoalan, apakah yang menyebabkan pengeluaran minyak dan gas begitu berbahaya Menurut kajian lain, sebahagian besar kemalangan dalam industri disebabkan oleh kesilapan manusia. Kajian mendapati sehingga 86% kemalangan secara langsung melibatkan kontraktor, dengan 28% berlaku semasa kerja berat, penggerudian dan proses servis telaga. Menambah robotik dan kecerdasan buatan pada pengeluaran minyak dan gas boleh mengurangkan dengan ketara faktor yang mengancam nyawa dalam pengeluaran minyak dan gas. Apabila digabungkan dengan teknologi seperti VR dan AR, robot juga boleh digunakan dalam pengeluaran minyak dan gas, yang berpotensi menghapuskan tugas berbahaya yang berkaitan dengan bidang tersebut.
AI dalam Pengekstrakan Minyak dan Gas: Menyiasat di Kawasan Sukar
Syarikat minyak melawat beberapa tempat paling tidak stabil di dunia untuk mengekstrak mentah Bahan api itu kemudiannya diproses , ditapis dan diedarkan. Robot moden yang dikawal dari jauh oleh manusia boleh melakukan tugas pengekstrakan di kawasan berbahaya. Dilengkapi dengan penderia pemetaan 3D, kamera dan mikrofon, robot boleh mengumpul data semasa menavigasi lembah curam, gunung berbatu dan lokasi berbahaya yang lain. Selain itu, kamera menggunakan teknologi pengimejan terma untuk mengesan dengan tepat kehadiran gas asli dan bahan api fosil di kawasan ini. Oleh itu, pekerja tidak perlu melalui kawasan ini untuk mencari sumber minyak dan gas.
Penggerudian sering disenaraikan sebagai salah satu pekerjaan yang paling mematikan di dunia. Begitu juga, robot gerudi boleh dikonfigurasikan untuk melaksanakan tugas seperti menyambungkan paip gerudi antara formasi batuan galas minyak dan dasar laut untuk pengekstrakan. Secara keseluruhannya, robot yang dikendalikan dari jauh membolehkan syarikat minyak membawa bahan api mentah ke kilang untuk diproses tanpa membahayakan nyawa pekerja.
Aplikasi AI dalam Pengeluaran Minyak dan Gas: Menjalankan Pemeriksaan Bawah Air
Kebanyakan operasi pengeluaran minyak dan gas dijalankan di bawah air. Akibatnya, pelantar minyak dan mesin perlombongan besar lain ditempatkan berbatu-batu di bawah air. Mesin ini memerlukan pemantauan tetap untuk haus dan lusuh. Robot bawah air boleh menjalankan pemeriksaan penyelenggaraan sedemikian dengan lancar sambil memaklumkan pihak berkuasa apabila pembaikan diperlukan. Selain itu, syarikat boleh menggunakan kenderaan bawah air autonomi dan kenderaan kendalian jauh untuk mengangkut minyak yang dihasilkan secara autonomi ke tapak luar pesisir.
Robotik ialah salah satu bidang aplikasi utama kecerdasan buatan. Oleh itu, kemunculan robotik dalam operasi pengekstrakan dan penggerudian boleh diklasifikasikan sebagai pembangunan berterusan kecerdasan buatan dalam pengeluaran minyak dan gas. Oleh itu, kecerdasan buatan dijangka memainkan peranan penting dalam meningkatkan keselamatan pekerja dalam pengeluaran bahan api fosil.
Atas ialah kandungan terperinci Robotik untuk meningkatkan keselamatan dalam pengeluaran minyak dan gas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
