AI で強化された 3D 体積可視化フレームワークと HPC を活用することで、エネルギー企業は、コア サンプル分析ワークフローを効率化する一方で、より大きな体積をより高い解像度で処理できるようになっています。これには、地震探査における重要なイメージング ワークフローである Forward Waveform Inversion (FWI) と Reverse Time Migration (RTM) が含まれます。
地下の石油およびガスの運用を AI で最適化
ハイパフォーマンス コンピューティングとビジュアライゼーションを活用した AI ワークロードにより、ワークフローを変革。
はじめに
環境への影響を軽減しながら資源の発見を高速化する方法
石油・ガス企業は、総合エネルギー企業へと変貌をとげています。GPU を活用したワークロードを含むプロセスの改善により、埋蔵地の発見までの時間を短縮し、燃料の探査、産出、輸送、世界中の消費者に向けた燃料供給の効率化を図ることで、設備投資を削減しています。さらに、脱炭素化のためのグローバルな取り組みは、化石燃料からカーボン フットプリントの小さい代替燃料への移行を加速させ、風力、太陽光、原子力、水力、グリーン水素、地熱などの再生可能エネルギーの拡大が進んでいます。
ユース ケース
地下探査向けの AI ユース ケース
地震画像処理
地下地質の画像化。
貯留層シミュレーション
流体の挙動の予測と分析。
地球科学および工学分野の AI エージェント
現場運用を自律的に最適化。
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Subsurface AI に関する FAQ
GPU を活用したワークロードにより、エネルギー企業はハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) と 3D 体積可視化を実行でき、コア サンプル分析や複雑な地震探査イメージングなどのワークフローを効率化できます。これにより、大規模なデータセットからより深いインサイトを得ることが可能になり、設備投資を削減し、探索精度を向上させることにつながります。
生成 AI モデルは、地震探査データ、検層データ、電力網センサー データ、発電所データ、スマート メーターの読み取り値などの専門的なデータセットを用いてトレーニングされ、運用コストを削減し、生産性を向上させます。これらのモデルは、エネルギー企業が膨大な運用データを意思決定に役立つ実用的なインサイトに変換するのに役立ちます。
- エネルギー業界向けの生成 AI モデルについてご覧ください。
NVIDIA NeMo は、生成 AI モデルを構築、カスタマイズ、デプロイするためのフレームワークです。 エネルギー分野では、地下探査、生産業務、および効率的なデータ管理のためにドメイン固有の AI モデルを最適化するために使用されています。
- カスタム AI モデル開発向けの NVIDIA NeMo の機能をご覧ください。
NVIDIA Omniverse は、OpenUSD ベースの 3D ワークフローとデジタル ツインの構築と運用を可能にするプラットフォームです。エネルギー分野では、ソフトウェア メーカーが地下環境やインフラのリアルなシミュレーションとデジタル レプリカを開発するために使用しています。
PhysicsNeMo は、フルフィールドのプロキシ生成に使用される物理学 ML モデルの構築およびトレーニングのためのオープンソース フレームワークです。完全な物理学的数値解と比較して妥当な精度を維持しながら、従来のフォワード シミュレーションよりも 10 倍～ 100 倍高速な結果を提供します。
Fourier Neural Operator (FNO) は、複雑な地質モデリングにおいて大規模な入力データセットを処理するために使用される特化型のネットワーク アーキテクチャです。これにより、長期間にわたって計算効率の高い予測をすることが可能になり、地下貯留層の長期的な挙動を管理するうえで不可欠です。
HPC は、大規模な地震データの処理を可能にし、Full Waveform Inversion (FWI) や Reverse Time Migration (RTM) などの高度な手法を可能にします。これらの計算手法により、地球科学者はより高い解像度とスピードで地下地質を可視化できます。
- NVIDIA のサンプルを使用して、エネルギー分野における HPC を高速化する技術的な詳細を確認してください。
エージェント型 AI は、フルスタック AI フレームワークを活用し、エネルギー パイプライン内の特定のタスクを管理する専用型の自律的エージェントを構築します。これらのエージェントは、複雑な運用上の意思決定を自動化することで、生産タイムラインを高速化するドメイン固有のインサイトを提供します。
FWI (Full Waveform Inversion) と RTM (Reverse Time Migration) は、地下の地質の正確なモデルを作成するために使用される重要な地震画像処理ワークフローです。これには、大規模な計算能力が必要であり、AI と HPC によって最適化され、貯留層構造のより明確な画像を提供しています。
- 地震探査データ処理およびイメージング技術を確認してください。
OpenUSD ベースのデジタル ツインにより、異なるソフトウェア ツール間で高忠実度の 3D データを交換でき、共同作業のできるリアルなシミュレーション環境を容易にします。これにより、地下モデルがエンジニアリングおよびシミュレーションのプロセス全体を通じて、精度と視覚的な品質を維持できるようになります。
- OpenUSD ベースのデジタル ツインの利点をご覧ください。
関連情報
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