（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上運行的應(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)運營方式的重大變化?！彼诩妨?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?？矊幇膊幌胱尶蛻粞蜎]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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