{"id":19065,"date":"2024-08-07T01:01:59","date_gmt":"2024-08-06T17:01:59","guid":{"rendered":"https:\/\/petroleumtubes.com\/?p=19065"},"modified":"2024-08-07T03:29:41","modified_gmt":"2024-08-06T19:29:41","slug":"optimization-of-oil-casing-production-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/optimization-of-oil-casing-production-2\/","title":{"rendered":"Otimiza\u00e7\u00e3o de Sistemas de Produ\u00e7\u00e3o Aut\u00f4noma de Produ\u00e7\u00e3o de Inv\u00f3lucros de Petr\u00f3leo"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_50 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-light-blue ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-6a683bfea2317\" aria-hidden=\"true\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-6a683bfea2317\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/optimization-of-oil-casing-production-2\/#Avancos_em_sistemas_de_producao_autonomos_para_otimizacao_de_revestimentos_de_petroleo\" title=\"**Avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos para otimiza\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**\">**Avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos para otimiza\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/optimization-of-oil-casing-production-2\/#Impacto_do_aprendizado_de_maquina_na_eficiencia_da_producao_de_revestimentos_de_petroleo\" title=\"**Impacto do aprendizado de m\u00e1quina na efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**\">**Impacto do aprendizado de m\u00e1quina na efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1 id=\"advancements-in-autonomous-production-systems-for-oil-casing-optimization-wpaicgheading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Avancos_em_sistemas_de_producao_autonomos_para_otimizacao_de_revestimentos_de_petroleo\"><\/span>**Avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos para otimiza\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>\nA otimiza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo por meio de avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos representa um salto significativo na ind\u00fastria de petr\u00f3leo e g\u00e1s. \u00c0 medida que a procura de energia continua a aumentar, a necessidade de m\u00e9todos de produ\u00e7\u00e3o eficientes e eficazes tornou-se cada vez mais cr\u00edtica. Os sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos, que utilizam tecnologias de ponta, como intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina e rob\u00f3tica avan\u00e7ada, est\u00e3o transformando a forma como o revestimento de petr\u00f3leo \u00e9 produzido, levando a maior efici\u00eancia, redu\u00e7\u00e3o de custos e maior seguran\u00e7a.<\/p>\n<p>Um dos principais avan\u00e7os neste campo est\u00e1 a integra\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de dados em tempo real nos sistemas de produ\u00e7\u00e3o. Ao utilizar sensores e dispositivos IoT, os operadores podem coletar grandes quantidades de dados de v\u00e1rios est\u00e1gios do processo de produ\u00e7\u00e3o. Esses dados s\u00e3o ent\u00e3o analisados \u200b\u200busando algoritmos sofisticados para identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias que podem n\u00e3o ser imediatamente aparentes. Por exemplo, a an\u00e1lise preditiva pode prever poss\u00edveis falhas nos equipamentos antes que elas ocorram, permitindo a manuten\u00e7\u00e3o proativa e minimizando o tempo de inatividade. Esta capacidade n\u00e3o s\u00f3 otimiza o cronograma de produ\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m prolonga a vida \u00fatil de equipamentos cr\u00edticos, reduzindo assim os custos operacionais gerais.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/petroleumtubes.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/6744ce4e26febc19e072c7f89a695bc8.png\"><\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, a implementa\u00e7\u00e3o de tecnologias de perfura\u00e7\u00e3o aut\u00f4noma revolucionou a forma como o revestimento de petr\u00f3leo \u00e9 instalado. Os m\u00e9todos tradicionais de perfura\u00e7\u00e3o muitas vezes requerem interven\u00e7\u00e3o humana significativa, o que pode levar a inconsist\u00eancias e inefici\u00eancias. Em contraste, as plataformas de perfura\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomas est\u00e3o equipadas com sistemas de navega\u00e7\u00e3o avan\u00e7ados e algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica que lhes permitem operar com o m\u00ednimo de supervis\u00e3o humana. Esses sistemas podem se adaptar \u00e0s mudan\u00e7as nas condi\u00e7\u00f5es geol\u00f3gicas em tempo real, garantindo que as opera\u00e7\u00f5es de perfura\u00e7\u00e3o sejam conduzidas com precis\u00e3o e efici\u00eancia. Como resultado, o tempo necess\u00e1rio para concluir as opera\u00e7\u00f5es de perfura\u00e7\u00e3o \u00e9 significativamente reduzido, levando a ciclos de produ\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pidos e maior produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Al\u00e9m da perfura\u00e7\u00e3o, os avan\u00e7os na rob\u00f3tica tamb\u00e9m desempenharam um papel crucial na otimiza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo. Os sistemas rob\u00f3ticos est\u00e3o sendo cada vez mais empregados para tarefas como instala\u00e7\u00e3o, inspe\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de revestimentos. Estes rob\u00f4s podem operar em ambientes perigosos onde os trabalhadores humanos podem estar em risco, aumentando assim a seguran\u00e7a e mantendo a produtividade. Por exemplo, bra\u00e7os rob\u00f3ticos equipados com ferramentas especializadas podem realizar tarefas complexas com um n\u00edvel de precis\u00e3o que ultrapassa as capacidades humanas. Isto n\u00e3o s\u00f3 melhora a qualidade da instala\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m reduz a probabilidade de erros dispendiosos que podem surgir de opera\u00e7\u00f5es manuais.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, a utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos permite uma melhoria cont\u00ednua na efici\u00eancia operacional. Esses algoritmos podem analisar dados hist\u00f3ricos de produ\u00e7\u00e3o para identificar inefici\u00eancias e sugerir otimiza\u00e7\u00f5es. Ao aprender com o desempenho passado, os sistemas podem adaptar as suas opera\u00e7\u00f5es para maximizar a produ\u00e7\u00e3o e, ao mesmo tempo, minimizar o consumo de recursos. Este processo iterativo de aprendizagem e adapta\u00e7\u00e3o \u00e9 essencial numa ind\u00fastria onde as condi\u00e7\u00f5es podem mudar rapidamente e a capacidade de responder rapidamente a novos desafios \u00e9 fundamental.<\/p>\n<p>\u00c0 medida que a ind\u00fastria continua a abra\u00e7ar estes avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, o futuro da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo parece promissor . A integra\u00e7\u00e3o de sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos n\u00e3o s\u00f3 aumenta a efici\u00eancia operacional, mas tamb\u00e9m contribui para os esfor\u00e7os de sustentabilidade, reduzindo o desperd\u00edcio e o consumo de energia. Ao otimizar os processos de produ\u00e7\u00e3o, as empresas podem satisfazer as crescentes exig\u00eancias energ\u00e9ticas e, ao mesmo tempo, minimizar o seu impacto ambiental. Em conclus\u00e3o, os avan\u00e7os nos sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos para otimiza\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo est\u00e3o a preparar o caminho para um futuro mais eficiente, seguro e sustent\u00e1vel na ind\u00fastria do petr\u00f3leo e do g\u00e1s. \u00c0 medida que estas tecnologias continuam a evoluir, ir\u00e3o sem d\u00favida desempenhar um papel fundamental na defini\u00e7\u00e3o do panorama da produ\u00e7\u00e3o de energia nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n<h1 id=\"impact-of-machine-learning-on-oil-casing-production-efficiency-wpaicgheading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Impacto_do_aprendizado_de_maquina_na_eficiencia_da_producao_de_revestimentos_de_petroleo\"><\/span>**Impacto do aprendizado de m\u00e1quina na efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo**<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>\nA otimiza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo tornou-se cada vez mais vital no contexto das demandas energ\u00e9ticas modernas e da necessidade de uma gest\u00e3o eficiente de recursos. Nos \u00faltimos anos, a integra\u00e7\u00e3o de tecnologias de aprendizagem autom\u00e1tica em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos transformou significativamente o panorama da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo, aumentando a efici\u00eancia e a produtividade. O aprendizado de m\u00e1quina, um subconjunto da intelig\u00eancia artificial, envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender e fazer previs\u00f5es com base em dados. Esta capacidade \u00e9 particularmente ben\u00e9fica na ind\u00fastria de petr\u00f3leo e g\u00e1s, onde grandes quantidades de dados s\u00e3o geradas a partir de diversas fontes, incluindo opera\u00e7\u00f5es de perfura\u00e7\u00e3o, desempenho de equipamentos e condi\u00e7\u00f5es ambientais.<\/p>\n<div class=\"entry-content-asset videofit\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"oil casing,casing process,oilfield casing,casing oilfield,casing an oil well,oil well casing\" width=\"720\" height=\"405\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/rr_qoUKWGrw?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Um dos principais impactos do aprendizado de m\u00e1quina na efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo \u00e9 sua capacidade de analisar e interpretar conjuntos de dados complexos. Os m\u00e9todos tradicionais de an\u00e1lise de dados muitas vezes n\u00e3o conseguem captar as intrincadas rela\u00e7\u00f5es entre as diferentes vari\u00e1veis \u200b\u200bque influenciam os resultados da produ\u00e7\u00e3o. No entanto, os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica podem processar grandes volumes de dados a velocidades sem precedentes, identificando padr\u00f5es e correla\u00e7\u00f5es que podem n\u00e3o ser imediatamente aparentes para os analistas humanos. Por exemplo, ao examinar dados hist\u00f3ricos de produ\u00e7\u00e3o juntamente com m\u00e9tricas operacionais em tempo real, os modelos de aprendizado de m\u00e1quina podem prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram, permitindo manuten\u00e7\u00e3o proativa e minimizando o tempo de inatividade. Essa manuten\u00e7\u00e3o preditiva n\u00e3o s\u00f3 aumenta a confiabilidade dos sistemas de produ\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m reduz significativamente os custos operacionais.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, o aprendizado de m\u00e1quina facilita a otimiza\u00e7\u00e3o dos par\u00e2metros de perfura\u00e7\u00e3o, o que \u00e9 crucial para maximizar a efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo. Ao empregar algoritmos avan\u00e7ados, os operadores podem simular v\u00e1rios cen\u00e1rios de perfura\u00e7\u00e3o e avaliar os resultados potenciais com base em diferentes vari\u00e1veis, como velocidade de perfura\u00e7\u00e3o, peso na broca e propriedades da lama. Esta capacidade de simula\u00e7\u00e3o permite que os engenheiros tomem decis\u00f5es informadas que melhoram o desempenho da perfura\u00e7\u00e3o e, ao mesmo tempo, minimizam os riscos associados \u00e0 instabilidade do po\u00e7o ou danos ao equipamento. Como resultado, a efici\u00eancia geral do processo de produ\u00e7\u00e3o de revestimento \u00e9 melhorada, levando a maiores rendimentos e redu\u00e7\u00e3o do desperd\u00edcio de recursos.<\/p>\n<p>Al\u00e9m da manuten\u00e7\u00e3o preditiva e da otimiza\u00e7\u00e3o da perfura\u00e7\u00e3o, o aprendizado de m\u00e1quina tamb\u00e9m desempenha um papel fundamental na melhoria dos processos de tomada de decis\u00e3o dentro sistemas de produ\u00e7\u00e3o de revestimento de \u00f3leo. A integra\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizagem autom\u00e1tica em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f3nomos permite a an\u00e1lise de dados e a tomada de decis\u00f5es em tempo real, o que \u00e9 essencial em ambientes din\u00e2micos onde as condi\u00e7\u00f5es podem mudar rapidamente. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem monitorar continuamente os par\u00e2metros de produ\u00e7\u00e3o e ajustar automaticamente as configura\u00e7\u00f5es operacionais para otimizar o desempenho. Este n\u00edvel de automa\u00e7\u00e3o n\u00e3o apenas agiliza as opera\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m reduz a depend\u00eancia da interven\u00e7\u00e3o humana, minimizando assim o potencial de erros e aumentando a seguran\u00e7a.<\/p>\n<p><a href=\"\/tag\/api-5ct-n80\" target=\"_blank\"><strong><a href=\"\/tag\/api-5ct\" target=\"_blank\"><strong><strong>\u00a0API<\/strong> <strong> 5CT<\/strong><\/strong><\/a> <a href=\"\/tag\/n80\" target=\"_blank\"><strong>N80<\/strong><\/a><\/strong><\/a>-1 <a href=\"\/tag\/casing\" target=\"_blank\"><strong>casing<\/strong><\/a> Melhor fabricante chin\u00easAl\u00e9m disso, a aplica\u00e7\u00e3o do aprendizado de m\u00e1quina se estende \u00e0 an\u00e1lise de dados geol\u00f3gicos dados, o que \u00e9 fundamental para identificar locais e estrat\u00e9gias de perfura\u00e7\u00e3o ideais. Ao aproveitar t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, os geocientistas podem analisar dados s\u00edsmicos, registros de po\u00e7os e outras informa\u00e7\u00f5es geol\u00f3gicas para criar modelos de subsuperf\u00edcie mais precisos. Esses modelos fornecem informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre as forma\u00e7\u00f5es geol\u00f3gicas que cont\u00eam reservas de petr\u00f3leo, permitindo que os operadores tomem decis\u00f5es estrat\u00e9gicas em rela\u00e7\u00e3o aos locais de perfura\u00e7\u00e3o e aos projetos de revestimento. Consequentemente, esta abordagem direcionada \u00e0 perfura\u00e7\u00e3o n\u00e3o s\u00f3 melhora a efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m contribui para pr\u00e1ticas de extra\u00e7\u00e3o de recursos mais sustent\u00e1veis.<\/p>\n<p>Em conclus\u00e3o, o impacto da aprendizagem autom\u00e1tica na efici\u00eancia da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo \u00e9 profundo e multifacetado. Ao aprimorar os recursos de an\u00e1lise de dados, otimizar os par\u00e2metros de perfura\u00e7\u00e3o, simplificar os processos de tomada de decis\u00e3o e melhorar as avalia\u00e7\u00f5es geol\u00f3gicas, as tecnologias de aprendizado de m\u00e1quina est\u00e3o revolucionando a forma como a produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo \u00e9 conduzida. \u00c0 medida que a ind\u00fastria continua a evoluir, a integra\u00e7\u00e3o destas tecnologias avan\u00e7adas ser\u00e1 essencial para satisfazer as crescentes exig\u00eancias energ\u00e9ticas, assegurando simultaneamente a gest\u00e3o sustent\u00e1vel e eficiente dos recursos petrol\u00edferos. O futuro da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo reside no aproveitamento bem-sucedido do aprendizado de m\u00e1quina, abrindo caminho para uma ind\u00fastria mais eficiente e produtiva.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>**Avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos para otimiza\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo** A otimiza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de revestimentos de petr\u00f3leo por meio de avan\u00e7os em sistemas de produ\u00e7\u00e3o aut\u00f4nomos representa&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1713,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"default","_kad_post_title":"default","_kad_post_layout":"default","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"default","_kad_post_vertical_padding":"default","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[1317,1315,82,3700,580,2281,2289,83,81,1313],"translation":{"provider":"WPGlobus","version":"2.12.0","language":"pt","enabled_languages":["en","ar","zh","nl","fr","de","hi","id","it","ja","ko","pt","ru","es","th","tr","vi"],"languages":{"en":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ar":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"zh":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"nl":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"fr":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"de":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"hi":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"id":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"it":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ja":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ko":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"pt":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"ru":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"es":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"th":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"tr":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"vi":{"title":true,"content":true,"excerpt":false}}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19065"}],"collection":[{"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19065"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19065\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1713"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19065"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19065"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/petroleumtubes.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19065"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}