FIDO Tech ໃຊ້ AI ວິເຄາະສັນຍານສຽງຂອງທໍ່ເພື່ອ ປະເມີນວ່າຈຸດໃດຮົ່ວ ແລະ ຮົ່ວໜັກໜ່ວງສ່ຳໃດ ພ້ອມທັງຈັດລຳດັບຕາມຂະໜາດ ເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດນຳ້ປະປາຮູ້ວ່າຄວນສ້ອມແປງເສັ້ນໃດກ່ອນ. ລະບົບນຳ້ປະປາທົ່ວໂລກມີນຳ້ສະເລ່ຍປະມານ 20-30% ທີ່ຮົ່ວໄຫຼກ່ອນຈະສົ່ງເຖິງຜູ້ໃຊ້, ແລະ ນີ້ແມ່ນບັນຫາທີ່ເຄື່ອງມືນີ້ເຂົ້າມາຊ່ວຍແກ້ໄຂ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- AI ວິເຄາະສັນຍານສຽງເພື່ອຊອກຫາຈຸດຮົ່ວຊຶມ
- ປະເມີນຂະໜາດ ແລະ ຈັດລຳດັບຄວາມຮຸນແຮງຂອງການຮົ່ວ
- ຕິດຕາມກວດກາເຄືອຂ່າຍທໍ່ນຳ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
- ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຂະໜາດໃຫຍ່
- ໃຫ້ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນການສ້ອມແປງ
ຂໍ້ດີ
- ປ່ຽນການກວດສອບການຮົ່ວຊຶມຈາກປະສົບການຂອງຊ່າງໃຫ້ກາຍເປັນຂະບວນການທີ່ຂະຫຍາຍຜົນໄດ້
- ການຈັດລຳດັບດ້ວຍຕົວເລກຊ່ວຍໃຫ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຈຳກັດຖືກໃຊ້ຢ່າງຄຸ້ມຄ່າ
- ມີຜົນງານໂຄງການຕົວຈິງໃນລະດັບສາກົນ
ຂໍ້ເສຍ
- ຈຳເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຊັນເຊີໃນເຄືອຂ່າຍທໍ່ນຳ້
- ສະພາບແວດລ້ອມສັນຍານຂອງທໍ່ເກົ່າมีความສັບສົນ ເຊິ່ງອາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມแม่ນຍຳ
- เป็นการຮ່ວມມືແບບໂຄງການ, ບໍ່ແມ່ນຊອບແວທີ່ຊື້ແລ້ວໃຊ້ໄດ້ເລີຍ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ກວດສອບການຮົ່ວຊຶມໃນເຄືອຂ່າຍທໍ່ນຳ້ປະປາ
- ຫຼຸດຜ່ອນນຳ້ສູນເສຍໃນລະບົບສະໜອງນຳ້
- ຕິດຕາມກວດກາການສະໜອງນຳ້ໃນເຂດອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ພື້ນທີ່ຂະໜາດໃຫຍ່
- ການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນນຳ້ໃນ ພື້ນທີ່ທີ່ປະສົບໄພແຫ້ງແລ້ງ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ເມື່ອປະສົບບັນຫາການຂາດແຄນນຳ້, ຫຼາຍຄົນມັກຄິດເຖິງ 'ການສ້າງອ່າງເກັບນຳ້ເພີ່ມ', ແຕ່ນຳ້ທີ່ຮົ່ວໄຫຼຈາກທໍ່ແຕກໃນແຕ່ລະປີ ແມ່ນສ່ວນທີ່ສາມາດກູ້ຄືນມາໄດ້ງ່າຍທີ່ສຸດ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ມີຂໍ້ດີແນວໃດເມື່ອປຽບທຽບกับการກວດສອບແບບດັ້ງເດີມ?
ວິທີການແບບດັ້ງເດີມສາມາດຊອກຫາຈຸດຮົ່ວໄດ້, ແຕ່ຍາກທີ່ຈະຕອບໄດ້ວ່າ 'ຈຸດໃດຮົ່ວໜັກທີ່ສຸດ'. ເມື່ອທ່ານມີງົບປະມານສ້ອມແປງພຽງແຕ່ 10 ຈຸດ ແຕ່ມີການຮົ່ວເຖິງ 100 ຈຸດ, ຄວາມສາມາດໃນການຈັດລຳດັບຈຶ່ງມີຄ່າຫຼາຍກວ່າຄວາມສາມາດໃນການກວດຈັບ.
ສາມາດນຳໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ຕ່າງໆ ໄດ້ບໍ?
ຫຼັກການທາງເທັກນິກແມ່ນສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້, ແຕ່ຕ້ອງພິຈາລະນາປະເພດຂອງທໍ່, ຄວາມເລິກໃນການຝັງ ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງເຊັນເຊີທີ່ມີຢູ່. ຖ້າພື້ນທີ່ນັ້ນມີທໍ່ເກົ່າຈຳນວນຫຼາຍ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມໃຕ້ດິນສັບສົນ, ແນະນຳໃຫ້ທົດລອງໃນຂອບເຂດນ້ອຍໆ ກ່ອນເລີ່ມນຳໃຊ້ຕົວຈິງ.