يُمثل دمج نظام وزن الحفارات مع الذكاء الاصطناعي اتجاهًا تكنولوجيًا واعدًا. لا يقتصر هذا الدمج على تحسين دقة وكفاءة نظام الوزن فحسب، بل يُتيح أيضًا التشغيل الذكي وتحليل البيانات، مما يُعزز الأداء العام وكفاءة تشغيل الحفارات. يُمكن للذكاء الاصطناعي تحسين أداء نظام وزن الحفارات بالطرق التالية:

(1) معالجة البيانات مسبقًا
تصفية الضوضاء: استخدم الذكاء الاصطناعي (مثل تحويل الموجات وفلتر كالمان) لإزالة الضوضاء من بيانات المستشعر، مما يحسن دقة البيانات.
اكتشاف القيم الشاذة: استخدم نماذج التعلم الآلي (مثل غابة العزلة وآلة دعم المتجهات) لتحديد البيانات غير الطبيعية والقضاء عليها، ومنعها من التأثير على نتائج الوزن.

(2) تحسين حساب الوزن
النمذجة غير الخطية: توجد علاقات غير خطية معقدة أثناء تشغيل الحفارة. يمكن للذكاء الاصطناعي (مثل الشبكات العصبية والغابات العشوائية) إنشاء نماذج ميكانيكية أكثر دقة لتحسين دقة حساب الوزن.
التعويض الديناميكي: استخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير تعويض في الوقت الفعلي لعوامل مثل القوة بالقصور الذاتي والاهتزاز أثناء التشغيل الديناميكي للحفارة، مما يؤدي إلى تحسين دقة الوزن بشكل أكبر.

(3) التشغيل الذكي
المعايرة التلقائية: تحقيق المعايرة التلقائية لنظام الوزن من خلال الذكاء الاصطناعي، مما يقلل التدخل اليدوي ويحسن موثوقية النظام.
تحسين التشغيل: بناءً على بيانات الوزن وبيئة التشغيل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر للمشغلين أفضل اقتراحات التشغيل، مما يحسن كفاءة التشغيل.

(4) تحليل البيانات والتنبؤ بها
تحليل البيانات التاريخية: استخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الوزن التاريخية، واكتشاف الأنماط والاتجاهات المحتملة، وتوفير أساس لصيانة المعدات وتخطيط التشغيل.
التنبؤ بالأخطاء: استخدم الذكاء الاصطناعي (مثل تحليل السلاسل الزمنية والتعلم العميق) للتنبؤ بالأخطاء المحتملة في نظام الوزن، واتخاذ تدابير الصيانة مسبقًا، وتقليل وقت التوقف.