推動能源創新

從影響世界經濟到改善個人生活方式,能源在現代社會的各方面都扮演重要角色。如今,能源產業在探索新資源、保持成本低廉,以及為員工和社群維護安全環境領域面臨挑戰。為了解決上述難題,知名企業使用 NVIDIA 技術加速能源生產、簡化煉油與配送作業,並減少環境影響。

發揮資料價值

藉由 GPU 的處理能力,我們從固定的上游營運、油管部署和維修流程所取得的大量資料,可轉變成可行動深入分析資訊。

大幅提高運算效能

在資料中心的本機或在雲端中進行高效能運算,加速地球物理學與工程學應用。

保護健康與環境

使用人工智慧檢查設備、預測和偵測故障及救人,可以確保我們符合適用的個人防護裝備 (PPE) 標準且有助於找出安全危機。

簡化產業分工流程

  • 中游

  • 中游

  • 下游

  • 公用事業

探勘和生產


NVIDIA 的 Tesla GPU 加速運算平台在支援 Eni 的探勘活動上扮演重要角色,改善我們處理進階震波成像工作的能力,現在不只能更快完成,精準度也更高。

處理地震資料

無論是使用逆時移位 (RTM)、克希何夫 (Kirchhoff) 定律還是全波形逆推技術 (FWI) 演算法,透過 NVIDIA GPU 處理震測資料,比起只使用 CPU 速度可提升 5 倍,縮短從分析到實際鑽油之間所需花費的時間。使用 NVIDIA GPU 可讓處理震測的地球物理學家套用進階篩選條件,以及解讀極複雜的資料集。

地球科學視覺化

無論使用本機工作站或虛擬桌面,NVIDIA 專業視覺化解決方案都可提升視覺化與繁複運算的輸送量。NVIDIA Quadro® 可以直接在分析者的電腦上提升 3D 震測描線屬性的計算能力,以及區域盆地的視覺分析能力。

儲油層模擬

利用現今最精密的建模與模擬技術,最大化儲油層效能。NVIDIA GPU 在 CUDA® 應用軟體上執行,可以加速並減少模型處理循環時間,讓研究人員可以在短時間內獲得最高價值。

健康、安全和環境

對現今的能源企業而言,保護員工、承包商與環境是首要任務。企業可利用 NVIDIA Metropolis 將影片串流深度學習技術應用在員工安全、交通管理和資源最佳化,藉此確保油井更安全、更智慧。

管線最佳化

利用巨量資料與人工智慧系統最佳化填充管線、偵測腐蝕以辨識潛在漏油位置,以及自動化超音波流量計以提高輸送量。這些技術也可用於監控運輸地點及確認其安全狀況。

其他適用領域包含最佳化商品交易的預測需求,以及運送和管線容量。

使用深度學習與機器學習演算法,石油與天然氣公司可以在情況改變時,判斷最佳化營運的最好方法

— 「NVIDIA 與奇異公司旗下的貝克休斯股份有限公司在石油與天然氣產業中應用人工智慧技術」,NVIDIA 部落格

效能最佳化

透過辨識效能不佳的根本原因、虛擬化測試操作或設施變更,以及將非預期的變更風險降到最低,提高煉油設施的可靠性與效能。

Avitas 致力於透過創新數位偵測與預測平台,對設施完整性管理進行革新。我們獨特的做法結合自動偵測技術進行進階分析,以協助客戶提供更安全、清潔、有效率的能源解決方案。NVIDIA 是使用 EGX 平台協助我們提升邊緣端功能的重要合作夥伴

Jason Roe,Baker Hughes Venture 旗下 Avitas Systems 執行長

— 「在現場運用人工智慧超級運算」資訊圖表

發電和配電

碳氫化合物

處理震測資料,探索全新能源礦以及發現可用的碳氫化合物儲藏。NVIDIA GPU 可以讓你更快速地建構更精準的地底模型。

再生

最佳化再生能源生產,並降低營運成本,例如使用人工智慧檢驗及維護風力發電機組。

電力零售

在運用 NVIDIA GPU 的機器學習模型中使用智慧型電表基礎建設 (AMI) 資料,預測未來的負載需求。

我們的合作夥伴

Baker Hughes
c3-ai-logo
Conundrum
CPFD
Emerson
GeoComputing Group
Halluburton Landmark
Ridgeway Kite
Schlumberger
Seismic City
Spark Cognition
Stone Ridge Technology

能源產業的 GPU 加速應用

能源產業適用的 NVIDIA 解決方案

Real-Time AI at the Edge

在邊緣端加速運算

在網路的邊緣端收集與分析資料,讓企業得以加速預測在油泵等的機械問題。當今的工業邊緣運算需要將 GPU 運算功能應用在工廠中的工業檢查和機器人,以及現場設備的預測性維護。NVIDIA Tesla 等級邊緣 GPU 和 NVIDIA Jetson® 解決方案可為上述及其他應用加速最強大的邊緣運算系統。

 

Powerful Computing for Data Centers

資料中心運算

支援業界主要分工與流程獨特需求的高效能運算、資料處理與資料管理,來提高效率。NVIDIA GPU 加速運算解決方案可大幅加速訓練深度學習與機器學習模型,提供前所未有的深入分析資訊。從邊緣端到資料中心,主要電腦系統與伺服器製造商皆可運用 NVIDIA GPU。NVIDIA DGX 系統也使用 NVIDIA GPU,且配備 DGX 應用軟體堆疊,可加速部署,滿足深度學習與機器學習開發人員需求。

Real-Time AI at the Edge

經由雲端讓資料中心普及化

讓供應商透過雲端運算為消費者提供服務,藉此節約能源、降低成本及增加可靠性。現在全球主要的雲端平台皆可使用 NVIDIA GPU,且 NVIDIA GPU 雲 (NGC) 也提供 GPU 加速的容器以方便使用者部署,包含 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度學習框架。智慧城市應用程式框架 NVIDIA Metropolis,除了完全整合 Azure IoT Edge,也即將與 AWS IoT Greengrass 整合。

Powerful Computing for Data Centers

利用應用軟體加速你的工作流程

NVIDIA 應用軟體函式庫與 SDK 打造可擴充的解決方案,讓客戶能夠在雲端、伺服器和邊緣端部署推論和人工智慧技術。此應用軟體的投資目的是縮短客戶從無到部署的時間,並降低整體開發成本。NVIDIA 的應用軟體與 SDK 資源包含適用於嵌入應用程式的 NVIDIA JetPack™、適用於智慧影片分析 (IVA) 的 DeepStream、適用於推論的 NVIDIA Isaac™ 和 NVIDIA TensorRT™、適用於調整深度神經網路 (DNN) 的轉移學習工具包、適用於容器的 NGC,及人工智慧應用軟體等項目

深入瞭解能源產業的最新創新技術。