在能源勘探领域，复杂的作业环境和高风险的作业过程对勘探效率和人员安全提出了严峻挑战。本方案整合安防、智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，构建全面的智能作业与安全保障体系。
-
勘探数据智能采集与传输：在勘探现场部署各类传感器，如地质传感器、地震波传感器、气体监测传感器等，实时采集地质结构、地层参数、作业环境等数据。利用 5G 通信技术和卫星通信，确保数据快速、稳定地传输至后方数据处理中心，为后续分析提供实时、准确的数据基础。
-
作业现场安全监控：通过智能摄像头和 AI 大模型的图像识别技术，对勘探作业现场进行 24 小时监控。识别人员的违规操作行为，如未佩戴安全帽、擅自进入危险区域等，并及时发出警报。同时，利用传感器监测作业区域的气体浓度、温度、湿度等环境参数，一旦出现异常，立即启动安全预案，保障作业人员的生命安全。
-
数字孪生模拟与作业优化：基于采集到的地质数据和作业信息，运用数字孪生技术构建勘探区域的虚拟模型。通过该模型，工程师可以模拟不同的勘探方案，预测作业效果，提前发现潜在问题，优化勘探流程。例如，模拟不同钻井角度和深度对获取能源的影响，为实际作业提供科学指导，提高勘探效率。
-
设备故障预测与维护：借助 AI 大模型对勘探设备的运行数据进行深度分析，学习设备正常运行模式和故障特征。提前预测设备可能出现的故障，如钻井设备的钻头磨损、动力系统故障等，及时安排维护人员进行预防性维护，减少设备停机时间，降低作业成本。
|
