目前，用驾驶飞机和汽车的尖端自动化技术来引导钻头穿过地球是不可能的，因为密集的地下材料会将任何传输指令的速度降至爬行速度。
最近，两名德州农工大学(Texas A&M University)工程专业的毕业生利用一种先进的智能工具绕过了这种减速，这种工具可以处理传感器数据、渲染地下模型、绘制路线并控制钻井——所有这些都是坐在钻头后面的井里完成的。
Drs。22岁的Enrique Losoya和22岁的Narendra Vishnumolakala在他们还是研究生的时候就有了这个想法。2020年，他们与另一名学生Connor Ust一起成立了自己的公司Teale Engineering LLC，以迎接创造他们产品的伟德国际1946在线娱乐挑战。2021年，Teale从美国国家科学基金会(NSF)小企业技术计划获得了第一阶段25.6万美元的非稀释种子资本。
Losoya说:“第一阶段的目标是进行研究，证明技术可行性，并建立所需的概念验证硬件和软件。”
以前的学生招募了L.F. Peterson在哈罗德·万斯石油工程系的36年教授爱德华多·吉尔丁博士;计算机科学与工程系博士生Sheelabhadra Dey;Paul Deere 92年毕业，他是井下和随钻测量技术方面的创新者和专家，是该项目的研究团队。
目前，钻井人员使用包含斜井或弯曲的井底钻具组合来控制钻头。钻柱(连接在钻具组件上的钻杆)从上方向下推，并不断旋转，使钻头垂直向下。如果钻柱不旋转，钻头将沿斜井方向钻。钻工通过跟踪钻具组合中的跟踪器来了解钻头的钻进方向。他们通过读取油藏模型或计算机使用地下传感器数据生成的地图来指挥钻头。不幸的是，传感器数据要通过数千英尺的岩石和其他材料传输到这些计算机。虽然现代商业蜂窝传输在空中或太空中的传输速度可以达到每秒100亿比特，也就是10千兆比特，但地球的地下将这些速度降至惊人的每秒2到6比特。
“使用模型钻井有点像在黑暗中盲目开车，只有仪表盘屏幕上的指示来指导你，”吉尔丁说，他是该团队的技术顾问。“缓慢的传输速度意味着这些指令需要一段时间才能生成。”
该团队正在将工具置于尽可能靠近传感器的井下。这样，它就可以实时地处理数据并建立地图模型。将该设备放在钻头后面也意味着它可以更快地做出反应。
他们的产品在开发过程中遇到了几个障碍。首先，该团队必须建造一个足够小的物理设备，以适应钻头后面的空间，但又足够大，以容纳所有的硬件。其次，他们必须制作处理和渲染传感器数据所需的软件。第三，他们必须创建动画模拟来训练他们的工具的机器学习算法如何理解其对油藏和模型的独特看法——就像汽车司机通过360度的挡风玻璃观察一样——以及如何操作后面的钻柱。此外，该工具必须以司钻的方式来观察储层模型，将生产需求和安全问题作为首要目标和优先事项。
对于第一个原型，以前的学生们在创建大量软件的同时，尽可能地借用现成的硬件。Gildin和Dey帮助开发了该工具所需的强化学习算法，以了解如何从模型中正确判断最佳钻井路线和钻头速度。Losoya和Vishnumolakala创建了测试学习算法能力所需的虚拟环境和实时线性化模型模拟。这项工作是在吉尔丁的指导下，在蒂尔的服务器和德州农工大学的超级计算机上完成的。
Dey表示，定制钻井模拟器是使用Unity Physics Engine等流行的模拟引擎开发的，Unity Physics Engine是一个“成熟的3D开发平台，通常用于视频游戏”。
经过几个月的反复试验，最终成功进行了实验室测试，但这项工作远未结束。现在，模拟和算法已经发挥了作用，钻井队必须用更坚固的设备来取代现有的技术，以应对井下的恶劣条件。
洛索亚说:“我们正在寻求国家科学基金会的第二阶段拨款。”“这就是我们扩大、改进和专注于开发可用于现场的智能原型和产品的地方。”
“当我们尝试新的配置和材料时，成本会更高，”该团队的执行和商业化顾问Deere说。“我们将与已知的大型井下工具供应商合作，扩大生产规模，为作业者提供智能且价格合理的产品。我很高兴能够帮助这项研究实现商业化，并预计它将极大地影响定向钻井市场。”
如果该团队能够生产出一种足够智能的经济产品，每次都能遵循最佳钻井路线，那么该工具将使石油和地热井钻井更精确、更有利可图，也更安全。
Losoya和Vishnumolakala都毕业于德州农工大学，获得石油工程硕士学位和多学科工程博士学位。吉尔丁在他们学习石油工程期间指导过他们，他指出这种机会非常难得。
吉尔丁说:“这是一个开发产品的有形项目。”“这是研究的一个方面，很少有学生能看到，因为大多数研究都是学术性的。”
由于该项目具有强大的研究组成部分，Losoya、Vishnumolakala、Dey和Gildin正在撰写一篇关于第一阶段工作的论文，预计将于2023年发表。