Öl- und Gas-Betriebsabläufe im Untergrund, optimiert mit KI

GPU-gestützte Workloads ermöglichen es Energieunternehmen, High-Performance-Computing (HPC) und volumetrische 3D-Visualisierung durchzuführen, was Workflows wie die Core-Sample-Analyse und komplexe seismische Bildgebung optimiert. Dies ermöglicht tiefere Erkenntnisse aus größeren Datensätzen, was zu reduzierten Investitionsausgaben und einer verbesserten Explorationsgenauigkeit führt.

• Erfahren Sie, wie GPU-beschleunigtes HPC und KI Energie-Workflows transformieren.

Generative KI-Modelle werden mit spezialisierten Datensätzen wie seismischen Erhebungen, Bohrlochprotokollen, Netzsensordaten, Kraftwerksdaten und intelligenten Zählermessungen trainiert, um die Betriebskosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Diese Modelle helfen Energieunternehmen dabei, umfangreiche Betriebsdaten in umsetzbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung umzuwandeln.

• Erfahren Sie mehr über generative KI-Modelle für die Energiebranche.

NVIDIA NeMo ist ein Framework für die Entwicklung, Anpassung und Bereitstellung generativer KI-Modelle. Im Energiesektor wird es verwendet, um fachspezifische KI-Modelle für die Erforschung des Untergrunds, den Produktionsbetrieb und ein effizientes Datenmanagement zu optimieren.

• Entdecken Sie die Funktionen von NVIDIA NeMo für die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Modelle.

NVIDIA Omniverse ist eine Plattform, die die Erstellung und den Betrieb von OpenUSD-basierten 3D-Workflows und digitalen Zwillingen ermöglicht. Im Energiesektor wird dies von Softwareherstellern genutzt, um realistische Simulationen und digitale Replikate von unterirdischen Umgebungen und Infrastruktur zu entwickeln.

• Erfahren Sie, wie NVIDIA Omniverse digitale Zwillinge für Energiepipelines schafft.

PhysicsNeMo ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung und das Training von Physik-ML-Modellen, die für die Full-Field-Proxy-Generierung verwendet werden. Es liefert Ergebnisse, die 10- bis 100-mal schneller sind als herkömmliche Forward-Simulationen, und bewahrt gleichzeitig eine angemessene Genauigkeit im Vergleich zu numerischen Lösungen mit voller Physik.

• Erfahren Sie mehr über die Beschleunigung von Reservoirsimulations-Workflows mit PhysicsNeMo.

Der Fourier Neural Operator (FNO) ist eine spezialisierte Netzwerkarchitektur, die für die Verarbeitung großer Eingabedatensätze für komplexe geologische Modellierung verwendet wird. Er ermöglicht recheneffiziente Vorhersagen über lange Zeitfenster, was für die Verwaltung des langfristigen Verhaltens von unterirdischen Reservoirs unerlässlich ist.

• Entdecken Sie KI-gestützte seismische Verarbeitung und Reservoirmodellierungstechniken.

HPC ermöglicht die Verarbeitung seismischer Daten in großem Maßstab und ermöglicht so fortschrittliche Techniken wie Forward Waveform Inversion (FWI) und Reverse Time Migration (RTM). Diese rechnergestützten Methoden ermöglichen es Geowissenschaftlern, die Geologie unter der Oberfläche mit höherer Auflösung und Geschwindigkeit zu visualisieren.

• Sehen Sie sich technische Details zur Beschleunigung von HPC im Energiebereich mit NVIDIA-Beispielen an.

Agentische KI nutzt Full-Stack-KI-Frameworks, um spezialisierte, autonome Agenten zu entwickeln, die bestimmte Aufgaben innerhalb der Energiepipeline verwalten. Diese Agenten bieten fachspezifische Erkenntnisse, die die Produktionszeitpläne beschleunigen, indem sie komplexe betriebliche Entscheidungen automatisieren.

Erfahren Sie, wie autonome KI-Agenten im Energiesektor eingesetzt werden.

FWI (Full Waveform Inversion) und RTM (Reverse Time Migration) sind kritische seismische Bildgebungs-Workflows, die für die Erstellung genauer Modelle der unterirdischen Geologie verwendet werden. Sie erfordern eine enorme Rechenleistung, die durch KI und HPC optimiert wird, um klarere Bilder von Reservoirstrukturen zu liefern.

• Überprüfen Sie seismische Verarbeitungs- und Bildgebungstechnologien.

Ein OpenUSD-basierter digitaler Zwilling ermöglicht den Austausch hochpräziser 3D-Daten über verschiedene Software-Tools hinweg und ermöglicht so eine kollaborative und realistische Simulationsumgebung. Dadurch wird sichergestellt, dass Untergrundmodelle die Genauigkeit und visuelle Qualität während des gesamten Engineering- und Simulationsprozesses beibehalten.

• Entdecken Sie die Vorteile von OpenUSD-basierten digitalen Zwillingen.