能源公司利用 AI 增強的 3D 體積視覺化框架與 HPC，正精簡岩芯樣本分析工作流程，並以更高解析度處理與大量的資料。這包括全波形反演 (FWI) 與逆時偏遷移 (RTM) 這兩項關鍵的震測成像工作流程。
使用 AI 將地下石油與天然氣營運最佳化
透過高效能運算與視覺化，利用 AI 工作負載革新工作流程。
簡介
如何加速資源發現，同時減少環境影響
石油和天然氣企業正轉型為整合型能源公司。他們利用改良流程 (包括 GPU 驅動的工作負載)，透過縮短現場偵測時間減少資本支出，並以更優異的方式進行燃料勘探、生產與運輸，並配送給全球消費者。此外，全球減碳計畫正加速從化石燃料轉型為碳足跡更小的替代燃料，並擴大可再生能源規模，例如風能、太陽能、核能、水力發電、綠氫與地熱能。
使用案例
地下營運的 AI 使用案例
震測影像處理
地下地質成像。
儲油層模擬
預測並分析流體行為。
地球科學與工程 AI 代理
將現場營運自主最佳化。
- 引言 1-a
- 引言 1
- 引言 2
最新消息與活動
石油與天然氣最新消息
透過能源創新串連產業
地下能源的跨產業串連
地下 AI 的常見問答集
GPU 驅動的工作負載讓能源公司能執行高效能運算 (HPC) 與 3D 體積視覺化，精簡岩芯樣本分析與複雜震測成像等工作流程。這樣一來，便可從大型資料集獲得更深入的見解、減少資本支出並提升探勘準確性。
生成式 AI 模型利用震測調查、測井資料、電網感測器資料、電廠資料及智慧電錶讀數等專用資料集進行訓練，降低營運成本並提升生產力。這些模型協助能源組織將大量營運資料轉化為可據以行動的決策見解。
NVIDIA NeMo 是一款框架，可用於建構、客製化及部署生成式 AI 模型。它在能源領域可用於將特定領域的 AI 模型最佳化，涵蓋的領域有地下勘探、生產營運與高效資料管理。
NVIDIA Omniverse 這款平台支援建立及操作 OpenUSD 型 3D 工作流程與數位孿生。在能源領域，軟體製造商將它用於開發地下環境與基礎設施的擬真模擬環境與數位複本。
PhysicsNeMo 是一款開源框架，用於建置與訓練生成全油田代理的物理 ML 模型。相較於全物理數值解，這些模型提供結果的速度比正向模擬快 10 倍至 100 倍，並兼顧合理準確度。
- 閱讀使用 PhysicsNeMo 加速油藏模擬工作流程相關資訊。
傅立葉神經算子 (FNO) 是一款專用網路架構，用於處理複雜地質建模的大型輸入資料集。它可在長時間範圍實現高運算效率的預測，這對於管理地下儲層的長期行為至關重要。
HPC 支援大規模處理震測資料，並可採用全波形反演 (FWI) 與逆時偏遷移 (RTM) 等先進技術。這些運算方法讓地球科學家能以更高的解析度與速度將地下地質視覺化。
- 詳閱使用 NVIDIA 樣本在能源領域加速 HPC 的技術詳細資訊。
代理 AI 利用完整堆疊 AI 框架，建立專用且自主的代理，管理能源管線內的特定任務。這些代理提供特定領域的深入解析，透過將複雜的營運決策自動化，加速生產時程。
FWI (全波形反演) 與 RTM (逆時偏遷移) 是關鍵的震測成像工作流程，可用於建立準確的地下地質模型。兩者需要由 AI 與 HPC 最佳化的龐大運算能力，才能提供更清晰的儲層結構影像。
- 詳閱震測處理與成像技術。
OpenUSD 型數位孿生可讓您透過不同軟體工具交換高擬真 3D 資料，催生逼真的協作模擬環境。這樣一來，可確保地下模型在整個工程與模擬過程中維持準確性與視覺品質。
- 探索 OpenUSD 型數位孿生優勢。
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