Al aprovechar los frameworks de visualización volumétrica 3D mejorados por IA y la HPC, las empresas de energía están agilizando el workflow de análisis de muestras de núcleo, a la vez que interactúan con volúmenes más grandes en una resolución mayor. Esto incluye la inversión de forma de onda completa (FWI) y la migración en tiempo inverso (RTM): workflows críticos de generación de imágenes sísmicas.
Operaciones de petróleo y gas del subsuelo, optimizadas con IA
Aprovechar las cargas de trabajo de IA con computación y visualización de alto desempeño para transformar los workflows.
Introducción
Cómo Acelerar el Descubrimiento de Recursos Y, a la Vez, Reducir el Impacto Ambiental
Las empresas de petróleo y gas se están transformando en empresas de energía integradas. Mediante procesos mejorados, incluidas las cargas de trabajo impulsadas por GPU, están reduciendo el gasto de capital al acortar el tiempo de detección del sitio y permitir una mejor exploración, producción, transporte y distribución de combustibles a los consumidores de todo el mundo. Además, las iniciativas globales para la descarbonización están acelerando la transición de los combustibles fósiles a los combustibles alternativos con una huella de carbono más pequeña y escalando las energías renovables, como la eólica, la solar, la nuclear, la hidroeléctrica, el hidrógeno verde y la geotérmica.
Casos de uso
Casos de Uso de IA para Operaciones de Subsuperficie
Procesamiento de Imágenes Sísmicas
Imágenes de geología subsuperficial.
Simulación de Reservas
Predicción y análisis del comportamiento de fluidos.
Agentes de IA en Geociencia e Ingeniería
Optimización de las operaciones del sitio de forma autónoma.
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- Cita 2
Noticias y Eventos
Noticias sobre Petróleo y Gas
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Conexiones Interindustriales en Energía Subsuperficial
Preguntas Frecuentes sobre la IA del Subsuelo
Las cargas de trabajo impulsadas por GPU permiten a las empresas de energía realizar computación de alto desempeño (HPC) y visualización volumétrica 3D, lo que agiliza los workflows como el análisis de muestras de núcleos y la generación de imágenes sísmicas complejas. Esto permite obtener información más profunda a partir de conjuntos de datos más grandes, lo que reduce el gasto de capital y mejora la precisión de la exploración.
Los modelos de IA generativa están entrenados en conjuntos de datos especializados, como estudios sísmicos, registros de pozos, datos de sensores de red, datos de plantas eléctricas y lecturas de medidores inteligentes, para reducir los costos operativos y mejorar la productividad. Estos modelos ayudan a las organizaciones de energía a convertir vastos datos operativos en información procesable para la toma de decisiones.
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NVIDIA NeMo es un framework para desarrollar, personalizar e implementar modelos de IA generativa. En el sector de la energía, se usa para optimizar modelos de IA específicos de dominio para la exploración del subsuelo, las operaciones de producción y la administración de datos eficiente.
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NVIDIA Omniverse es una plataforma que permite la creación y la operación de workflows 3D basados en OpenUSD y gemelos digitales. En el sector de la energía, los fabricantes de software lo usan para desarrollar simulaciones realistas y réplicas digitales de entornos e infraestructura del subsuelo.
PhysicsNeMo es un framework de código abierto para desarrollar y entrenar modelos de physics-ML que se usan para la generación de proxies de campo completo. Proporciona resultados de de 10 a 100 veces más rápido que las simulaciones directas tradicionales, a la vez que mantiene una precisión razonable en comparación con las soluciones numéricas de física completa.
El Operador Neuronal de Fourier (FNO) es una arquitectura de red especializada que se usa para manejar grandes conjuntos de datos de entrada para el modelado geológico complejo. Permite predicciones computacionalmente eficientes en ventanas de tiempo largas, lo que es esencial para administrar el comportamiento a largo plazo de las reservas subterráneas.
La HPC permite el procesamiento de datos sísmicos a escala masiva, lo que habilita técnicas avanzadas como la Inversión de Forma de Onda Completa (FWI) y la Migración en Tiempo Inverso (RTM). Estos métodos computacionales permiten a los geocientíficos visualizar la geología del subsuelo con mayor resolución y velocidad.
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La IA basada en agentes utiliza frameworks de IA de pila completa para crear agentes especializados y autónomos que administran tareas específicas dentro del pipeline de energía. Estos agentes proporcionan información específica de dominio que acelera los plazos de producción al automatizar decisiones operativas complejas.
Descubra cómo los agentes de IA autónomos se están implementando en los sectores de la energía.
FWI (Inversión de Forma de Onda Completa) y RTM (Migración en Tiempo Inverso) son workflows críticos de generación de imágenes sísmicas que se usan para crear modelos precisos de geología subsuperficial. Requieren una potencia de computación masiva, que está optimizada por la IA y la HPC, para proporcionar imágenes más claras de las estructuras de las reservas.
Un gemelo digital basado en OpenUSD permite el intercambio de datos 3D de alta fidelidad entre diferentes herramientas de software, lo que facilita un entorno de simulación colaborativo y realista. Esto garantiza que los modelos de subsuperficie mantengan la precisión y la calidad visual en todo el proceso de ingeniería y simulación.
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