Ao aproveitar os frameworks de visualização volumétrica 3D aprimorados por IA e HPC, as empresas de energia estão simplificando o workflow de análise de amostras, ao mesmo tempo em que interagem com volumes maiores em resolução mais alta. Isso inclui inversão direta da forma de onda (FWI) e migração reversa no tempo (RTM) — workflows críticos de imagens sísmicas.
Operações de petróleo e gás em subsuperfície, otimizadas com IA
Aproveitamento de workloads de IA com computação e visualização de alto desempenho para revolucionar os workflows.
Introdução
Como acelerar a descoberta de recursos, ao mesmo tempo em que reduz o impacto ambiental
As empresas de petróleo e gás estão se tornando empresas de energia integradas. Usando processos aprimorados, incluindo workloads com tecnologia de GPU, estão reduzindo os gastos de capital e o tempo até a detecção do local, além de permitir melhor exploração, produção, transporte e distribuição de combustíveis para consumidores em todo o mundo. Além disso, as iniciativas globais de descarbonização estão acelerando a transição dos combustíveis fósseis para os combustíveis alternativos, com pegada de carbono menor, e escalando energias renováveis como eólica, solar, nuclear, hidrelétrica, hidrogênio verde e geotérmica.
Casos de Uso
Casos de uso de IA para operações subsuperficiais
Processamento de imagens sísmicas
Imageamento da geologia de subsuperfície.
Simulação de Reservatório
Previsão e análise do comportamento de fluidos.
Agentes de IA em geociência e engenharia
Otimização das operações locais de forma autônoma.
- Citação 1-a
- Citação 1
- Citação 2
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Conexões entre setores em energia subsuperficial
Perguntas Frequentes sobre IA de Subsuperfície
Workloads com tecnologia de GPU permitem que as empresas de energia realizem computação de alto desempenho (HPC) e visualização volumétrica 3D, o que simplifica os workflows, como análise de amostras centrais e imagens sísmicas complexas. Isso permite insights mais profundos de conjuntos de dados maiores, resultando em gastos de capital reduzidos e melhor precisão de exploração.
Os modelos de IA Generativa são treinados em conjuntos de dados especializados, como levantamentos sísmicos, registros de poços, dados de sensores de rede, dados de usinas e leituras de medidores inteligentes, para reduzir os custos operacionais e aprimorar a produtividade. Esses modelos ajudam as organizações de energia a converter vastos dados operacionais em insights práticos para tomada de decisões.
- Saiba mais sobre modelos de IA Generativa para o setor de energia.
O NVIDIA NeMo é um framework para criar, personalizar e implantar modelos de IA Generativa. No setor de energia, ele é usado para otimizar modelos de IA específicos do domínio para exploração subsuperficial, operações de produção e gerenciamento de dados eficiente.
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O NVIDIA Omniverse é uma plataforma que permite a criação e a operação de workflows 3D e gêmeos digitais baseados em OpenUSD. No setor de energia, ele é usado por fabricantes de software para desenvolver simulações realistas e réplicas digitais de ambientes e infraestruturas subsuperficiais.
O PhysicsNeMo é um framework de código aberto para criar e treinar modelos de ML baseados em física usados para geração de proxies de campo completo. Ele fornece resultados 10 a 100 vezes mais rápidos do que as simulações diretas tradicionais, mantendo uma precisão razoável em comparação com as soluções numéricas de física completa.
O Fourier Neural Operator (FNO) é uma arquitetura de rede especializada usada para lidar com grandes conjuntos de dados de entrada para modelagem geológica complexa. Ele permite previsões computacionalmente eficientes em longas janelas de tempo, o que é essencial para gerenciar o comportamento de longo prazo dos reservatórios subterrâneos.
A HPC permite o processamento de dados sísmicos em escala massiva, possibilitando técnicas avançadas como Forward Waveform Inversion (FWI) e Reverse Time Migration (RTM). Esses métodos computacionais permitem que os geocientistas visualizem a geologia da subsuperfície com resolução e velocidade mais altas.
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A IA baseada em agentes utiliza frameworks de IA completos para criar agentes especializados e autônomos que gerenciam tarefas específicas no pipeline de energia. Esses agentes fornecem insights específicos para este setor, que aceleram os cronogramas de produção, automatizando decisões operacionais complexas.
Descubra como os agentes de IA autônomos estão sendo implantados em setores de energia.
FWI (Full Waveform Inversion) e RTM (Reverse Time Migration) são workflows críticos de imagens sísmicas usados para criar modelos precisos de geologia da subsuperfície. Eles exigem grande poder computacional, que é otimizado por IA e HPC para fornecer imagens mais claras de estruturas de reservatórios.
Um Gêmeo Digital baseado em OpenUSD permite a troca de dados 3D de alta fidelidade em diferentes ferramentas de software, facilitando um ambiente de simulação colaborativo e realista. Isso garante que os modelos de subsuperfície mantenham a precisão e a qualidade visual durante todo o processo de engenharia e simulação.
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