AI 강화 3D 볼륨 시각화 프레임워크와 HPC를 활용하여 에너지 기업은 더 높은 해상도로 대규모 볼륨과 상호작용하는 동시에 코어 샘플 분석 워크플로우를 간소화하고 있습니다. 여기에는 중요한 지진 이미징 워크플로우인 정방향 파형 반전(FWI) 및 역방향 시간 마이그레이션(RTM)이 포함됩니다.
고성능 컴퓨팅(HPC) 및 시각화와 함께 AI 워크로드를 활용하여 워크플로우를 혁신합니다.
개요
석유 및 가스 기업은 통합 에너지 기업으로 전환하고 있습니다. GPU 기반 워크로드를 포함한 향상된 프로세스를 사용하여 현장 감지 시간을 단축하고 전 세계 소비자에게 연료를 더 잘 탐사, 생산, 운송 및 유통할 수 있도록 하여 자본 지출을 절감하고 있습니다. 또한 탈탄소화를 위한 글로벌 이니셔티브는 더 작은 탄소 발자국으로 화석 연료에서 대체 연료로 전환을 가속화하고 풍력, 태양열, 원자력, 수력 발전, 녹색 수소, 지열과 같은 재생 에너지를 확장하고 있습니다.
지하 지질학 이미징.
유체 동작 예측 및 분석.
사이트 운영을 자율적으로 최적화합니다.
뉴스 및 이벤트
GPU 기반 워크로드를 통해 에너지 기업은 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 3D 볼륨 비주얼리제이션을 수행할 수 있으며, 이를 통해 코어 샘플 분석 및 복잡한 지진 이미징과 같은 워크플로우를 간소화합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에서 더 심층적인 인사이트를 구현하여 자본 지출을 절감하고 탐색 정확도를 개선할 수 있습니다.
생성형 AI 모델은 지진 조사, 유정 로그, 그리드 센서 데이터, 발전소 데이터, 스마트 미터 판독값과 같은 특수 데이터셋으로 학습되어 운영 비용을 절감하고 생산성을 향상시킵니다. 이러한 모델은 에너지 조직이 방대한 운영 데이터를 의사 결정을 위한 실행 가능한 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다.
NVIDIA NeMo는 생성형 AI 모델을 구축, 맞춤화, 배포하기 위한 프레임워크입니다. 에너지 분야에서 지하 탐사, 생산 운영 및 효율적인 데이터 관리를 위한 도메인별 AI 모델을 최적화하는 데 사용됩니다.
NVIDIA Omniverse는 OpenUSD 기반 3D 워크플로우 및 디지털 트윈의 생성 및 운영을 가능하게 하는 플랫폼입니다. 에너지 분야에서, 소프트웨어 제조업체들이 지하 환경 및 인프라의 현실적인 시뮬레이션과 디지털 복제본을 개발하는 데 이것이 사용됩니다.
PhysicsNeMo는 풀 필드 프록시 생성에 사용되는 물리학 ML 모델을 구축 및 학습하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 기존 포워드 시뮬레이션보다 10~100배 더 빠른 결과를 제공하는 동시에 전체 물리학 수치 솔루션 대비 합리적인 정확도를 유지합니다.
Fourier Neural Operator(FNO)는 복잡한 지질학 모델링을 위한 대규모 입력 데이터셋을 처리하는 데 사용되는 특수 네트워크 아키텍처입니다. 이를 통해 긴 시간 범위에 걸쳐 계산 효율적인 예측이 가능하며, 이는 지하 저류층의 장기적인 거동을 관리하는 데 필수적입니다.
HPC는 대규모 지진 데이터를 처리할 수 있게 하여 Forward Waveform Inversion(FWI) 및 Reverse Time Migration(RTM)과 같은 고급 기술을 가능하게 합니다. 이러한 컴퓨팅 방법을 통해 지질 과학자는 더 높은 해상도와 속도로 지표하 지질을 시각화할 수 있습니다.
에이전틱 AI는 풀스택 AI 프레임워크를 활용하여 에너지 파이프라인 내에서 특정 작업을 관리하는 특수 자율 에이전트를 생성합니다. 이러한 에이전트는 복잡한 운영 결정을 자동화하여 프로덕션 타임라인을 가속화하는 도메인별 인사이트를 제공합니다.
FWI(Full Waveform Inversion) 및 RTM(Reverse Time Migration)은 지하 지질학의 정확한 모델을 생성하는 데 사용되는 중요한 지진 이미징 워크플로우입니다. 이러한 과정에는 AI와 HPC에 의해 최적화된 대규모 컴퓨팅 파워가 필요하며, 저류층 구조에 대한 더 명확한 이미지를 제공합니다.
OpenUSD 기반 디지털 트윈은 다양한 소프트웨어 도구 전반에 걸쳐 고충실도 3D 데이터를 교환할 수 있도록 하여 협업적이고 현실적인 시뮬레이션 환경을 촉진합니다. 이를 통해 지하 모델은 엔지니어링 및 시뮬레이션 프로세스 전반에 걸쳐 정확도와 비주얼 품질을 유지할 수 있습니다.
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