（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

一家位于里賈納的技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司表示，這是第一家使用人工智能(AI)來檢測油井和油泵千斤頂泄漏的公司。

過去，石油和天然氣公司曾雇用員工開車去油井，以檢查是否有任何問題，例如泄漏。一種解決方案是使用遠(yuǎn)程攝像機(jī)監(jiān)視油井，但是這導(dǎo)致要拍攝成百上千的照片，必須由員工進(jìn)行檢查。Wave9成立于2018年，肩負(fù)著檢查這些照片并將其交給AI的艱巨任務(wù)。放置在泵千斤頂上的攝像機(jī)和傳感器由該軟件處理。然后，可以通過在平板電腦和智能手機(jī)上運(yùn)行的應(yīng)用向用戶發(fā)出有關(guān)問題的警報。

Wave9說，通過使流程自動化，他們可以騰出時間來花費(fèi)更多的時間來評估問題并采取行動來解決問題。

Wave9首席執(zhí)行官Ian Cunningham說：“這是業(yè)務(wù)運(yùn)營方式的重大變化。”他在吉卜林(Kipling)長大，吉卜林(Kipling)是薩斯喀徹溫省東南部一個圍繞石油國家的小鎮(zhèn)，但目前居住在溫哥華。該公司的正式總部位于里賈納，其七名員工中有四名在薩斯喀徹溫省工作。

Wave9目前有客戶在薩斯喀徹溫省和曼尼托巴省的運(yùn)營中使用其技術(shù)?？矊幇舱f，該軟件已經(jīng)多次檢測到泄漏。

他說：“現(xiàn)在已經(jīng)完成了幾次工作，他們對此工作原理非常滿意?！盬ave9的應(yīng)用程序旨在易于使用。坎寧安不想讓客戶淹沒在數(shù)據(jù)中。該應(yīng)用程序只是使用顏色代碼讓用戶知道井位的狀況。綠色表示一切正常，而紅色閃爍表示警報?？矊幇?Cunningham)表示，他的公司率先克服了使用AI通過照片自動識別泄漏的挑戰(zhàn)。
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