地下の石油およびガスの運用を AI で最適化

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。

• GPU を活用した HPC と AI がエネルギー ワークフローをどのように変革しているかをご覧ください。

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。

• NVIDIA Omniverse がエネルギー パイプライン向けのデジタル ツインをどのように構築しているかをご覧ください。

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。

• PhysicsNeMo で貯留層シミュレーション ワークフローを高速化する方法について読む。

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。

• AI を活用した地震探査データ処理と貯留層モデリングの手法を見てみる。

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。

エネルギー分野で自律的 AI エージェントがどのようにデプロイされているかをご覧ください。

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。