Stone Ridge Technologies の GPU 対応

貯留層シミュレーションの利点
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エネルギーは現代社会のあらゆる側面を動かしており、世界の経済に影響を与え、個人の生活の質を高めています。現在、新しい資源の開拓、低コストの維持、労働者と地域社会の安全維持において業界は課題に直面しています。その対策として、業界大手は NVIDIA のテクノロジを採用し、エネルギー生産の迅速化、石油の精製と流通を合理化、環境への影響の低減に取り組んでいます。

データから価値を抽出

GPU の処理能力を利用して、日々のアップストリーム業務、パイプライン配備、保守管理プロセスから得られる膨大なデータを実用的な洞察に変換します。

計算処理にパワーを与える

データ センターでもクラウドでも、ハイパフォーマンス コンピューティングで地球物理学アプリケーションや工学アプリケーションを高速化します。

健康と環境を守る

AI を使用して設備を観察し、障害を予測、検出し、生命を守ることで、適切な個人用防護具 (PPE) の手続きが守られていること、安全上の問題が特定されていることを確認します。

業界のセグメント プロセスを合理化

  • 上流 (掘削や開発)

  • 中流 (輸送や貯蔵)

  • 下流 (精製や販売)

  • ユーティリティ

探査と生産

NVIDIA GPU アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームが Eni の探査活動を支えています。高度な地震探査画像処理タスクをより短時間で、より高い精度で実行する能力を向上させています。

地質データ処理

リバース タイム マイグレーション (RTM)、キルヒホッフ、フルウェーブフォーム インバージョン (FWI) アルゴリズムのいずれを使用していても、NVIDIA GPU なら CPU 単独の場合よりも最大 5 倍高速に地震探査データを処理できるため、石油採掘までの時間を短縮できます。NVIDIA GPU を利用することで、地震探査を実施する地球物理学者は高度なフィルターを適用し、極めて複雑なデータセットに関する結果を解釈できます。

地球科学のビジュアライゼーション

ローカル ワークステーションまたは仮想デスクトップのいずれを使用していても、NVIDIA プロフェッショナル ビジュアライゼーション ソリューションにより、可視化や負荷の高いコンピューティングのスループットを向上させることができます。NVIDIA Quadro® なら、研究者の机上で、地震波の跡の特質を 3D 計算し、地域の堆積盆地を視覚的に分析する高い能力が得られます。

貯留層シミュレーション

最も高度なモデリング/シミュレーション テクノロジを利用して、貯留層を最大限に解析予測します。NVIDIA GPU は CUDA® ソフトウェアを高速に実行し、モデル処理のサイクル時間を減らします。研究者は限られた時間の中で最大の価値を得ることができます。

健康、安全性、環境

社員、請負業者、そして環境を守ることは、現代のエネルギー企業にとって最も重要な任務です。企業は NVIDIA Metropolis を活用することで、油田の安全向上やスマート化をはかることができます。社員の安全、トラフィックの管理、資源の最適化などのアプリケーションで、ディープラーニングをビデオ ストリームに応用します。

パイプラインの最適化

ビッグ データと AI システムを活用し、パイプラインの運用、腐食の検出による漏出の防止、超音波流量計の自動化を最適化して、スループットを向上させましょう。このようなテクノロジは、輸送場所の監視やその安全確認にも利用できます。

他にも、需要予測による生産物の取引と出荷の最適化や、パイプライン容量の最適化などが可能です。

石油/ガス会社はディープラーニングと機械学習のアルゴリズムを利用することで、状況の変化に応じて操業を最善の状態に維持する最良の方法を決定できます。

— 「NVIDIA と BHGE が AI を石油/ガス産業に持ち込む」 NVIDIA ブログ

予知保全

機械の不具合をリアルタイムで特定し、機材の残りの耐用年数を予測することで、機能停止、非稼働時間、不要な保守管理コストの発生を回避します。NVIDIA DGX 1® などの GPU を搭載したディープラーニング用のサーバーを利用することで、油田機械の操作員は、ポンプの圧力、流量、温度など、大量の生産/センサー データを可視化し、分析できます。

注意して取り組むべきその他領域として、容量の最適化、経済予測、油田監視があります。

AI’s Latest Adventure Turns Pets into GANimals

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パフォーマンスの最適化

パフォーマンス低下の原因の特定、オペレーションやアセットの変更の仮想テスト、提案された変更の予期せぬリスクの最小化により、精製用アセットの信頼性とパフォーマンスを向上させましょう。

 

Avitas は、革新的なデジタル検査および予測プラットフォームを活用して、アセット保全管理の変革に取り組んでいます。当社はユニークなアプローチにより高度な分析と自律型検査技術を結び付け、より安全でクリーンかつ効率的なエネルギー ソリューションの提供を支援しています。NVIDIA は重要なパートナーであり、EGX プラットフォームでエッジ デバイス機能の拡張を支援してくれています。

— Avitas Systems, a Baker Hughes Venture、CEO、Jason Roe 氏

— 『AI Supercomputing on Location』インフォグラフィック

電気の生産と送電

炭化水素

新しいエネルギー埋蔵地を踏査し、地震波処理で炭化水素埋蔵を発見します。NVIDIA GPU では、地表下を短時間で精確にモデル化できます。

再生可能

AI を利用することで、再生可能エネルギーの生産を最適化し、風力発電機の検査や保守管理など、操業費を削減できます。

電力小売

NVIDIA GPU で実行される機械学習モデルで AMI (Advanced Metering Infrastructure/高度な計測インフラストラクチャ) データを利用し、将来の給電需要を予測できます。

あらゆる場所からライフ ワークをしましょう

世界がリモート ワークにシフトしている中、エネルギー業界の地質学者とエンジニアは、オフィスで頼りにしている同じツールとリソースにアクセスする必要があります。NVIDIA と NVIDIA パートナーが開発したソリューションは、リモート ワーク環境を向上し、データを危険にさらすことなく、ネイティブのワークステーションのような環境で最も安定しているアプリケーションやデータセットをストリーミングできます。

ウェビナー: 自宅から石油とガスの調査

Web ページにアクセスする: NVIDIA でリモート ワーク

石油/ガス産業を変える GPU

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HPC SUMMIT DIGITAL で専門家と交流

HPC の大手企業、IT の専門家、研究者、開発者は、科学的発見を促進するために HPC を活用しています。その仕組みをご覧ください。HPC Summit Digital にオンライン参加して、さまざまな HPC コミュニティのコンテンツを閲覧したり、新しいトレンドや革新的な技術に関する情報を仕入れたりしてください。

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NVIDIA パートナー

Baker Hughes
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Stone Ridge Technology

GPU を使ったエネルギー産業への応用

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エネルギー業界のための NVIDIA ソリューション

Real-Time AI at the Edge

エッジ コンピューティング

ネットワーク末端のデータを収集、分析することで、企業は石油ポンプなどの機械の不具合を簡単に予測できます。今日の産業向けエッジ コンピューティングでは、工場内の工業検査とロボット工学、または現場の設備機器の予知保全のために GPU による計算処理能力が欠かせません。NVIDIA Tesla クラスのエッジ GPU と NVIDIA Jetson® ソリューションは、このようなアプリケーションのためのパワフルなエッジ コンピューティング システムを高速化します。

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Powerful Computing for Data Centers

データ センターのコンピューティング

高性能なコンピューティング、データ処理、データ管理で効率化を生み出し、業界の重要なセグメントとプロセス固有の要件に対応します。NVIDIA の GPU 高速化ソリューションは、ディープラーニングと機械学習のモデルのトレーニング スピードを劇的に上げ、これまで不可能であった分析情報を届けます。エッジからデータ センターまで、NVIDIA GPU は、コンピューター システムとサーバーのあらゆる主要なメーカーから入手できます。NVIDIA DGX Systems でもご利用可能です。NVIDIA DGX Systems には DGX ソフトウェア スタックが付属し、迅速な導入でディープラーニングや機械学習の開発者の要望に応えます。

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Real-Time AI at the Edge

クラウドでデータ センターを普及

サプライヤーから消費者に、クラウド コンピューティングを利用してエネルギーを節約し、コストを減らし、信頼性を高めるためのパワーを届けます。NVIDIA GPU は世界中のあらゆる主要なクラウド プラットフォームで、オンデマンドで利用できます。NGC では、TensorFlow、PyTorch、MXNet などのディープラーニング フレームワークを含む、GPU 対応コンテナーを提供することでデプロイメントを簡単にします。スマート シティのためのアプリケーション フレームワークである NVIDIA Metropolis は Azure IoT Edge と完全統合され、近日中に AWS IoT Greengrass とも統合されます。

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Powerful Computing for Data Centers

ソフトウェアでワークフローを加速

NVIDIA のソフトウェア ライブラリと SDK を活用することで、顧客が推論と AI をクラウド、サーバー、エッジに展開可能な拡張性のあるソリューションを開発できます。このソフトウェアに投資すると、顧客はデプロイメント時間を短縮し、開発コスト全体を削減できます。NVIDIA のソフトウェアと SDK リソースには、組み込みアプリケーション向けの NVIDIA JetPack™、IVA (インテリジェント ビデオ分析) 向けの DeepStream、NVIDIA Isaac™、推論向けの NVIDIA TensorRT™、DNN (ディープ ニューラル ネットワーク) 調整向けの Transfer Learning Toolkit、コンテナーと AI ソフトウェア向けの NGC などがあります。

 

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