视频库

2019 年 AWS 能源日

我们邀请您来观看几个介绍 AWS 客户和合作伙伴的按需演示,他们在这些演示中分享了有关以下概念的最佳实践和方法:

  • 从新的地震和油藏模拟工作流程中获得见解,
  • 如何有效利用机器学习来优化油田开发, 
  • 如何利用下一代生产监控解决方案改善生产成果, 
  • 以及如何使用本机云技术提高资产完整性和安全性。
OpenGroup

Open Subsurface Data Universe

今天的地下数据都存储在孤岛中,搜索能力有限,没有对数据驱动的应用程序进行优化,而且非常依赖于应用程序。Open Subsurface Data Universe (OSDU) 是一个标准的数据平台,通过行业参与者之间的协作来解决这些业务挑战。在安全、可靠、全球化、具成本效益且卓有成效地实现 OSDU 标准方面,AWS 一直处于领先地位。石油和天然气运营商将从独立设计和验证地下数据平台所减少的资源和成本负担中受益。软件供应商将从一种标准的可用于搜索、访问和存储地下数据的方式中受益。

演讲者:Kumar Lakshmipathi,AWS 首席解决方案架构师;Phillip Jong,OpenGroup 的 Open Subsurface Data Universe 论坛主席。

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Explor

地震数据管理—Explor

地震大迁移已经开始。这一段会话提供了在将地震数据迁移到云中时在每个步骤中释放价值的见解和途径。允许公司实现高水平的运营完整性、弹性和灵活性,为地球科学家提供对数据的即时访问(节省了大量成本和时间),以便在对环境影响较小的规划中进行协作并做出更好的决策。

演讲者:Allan Châtenay,Explor 总裁

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OAGAnalytics

机器学习油田开发优化 – OAG Analytics

美国非常规盆地的大型开发项目将焦点放在了解井距如何影响产量和准确预测能力的重要性上。运营商正在利用 cloud A.I. 的见解更好地了解井距、局部岩石特性和完井设计之间的平衡,以提高钻井装置的单位经济效益。了解 OAG Analytics 如何将 Amazon SageMaker 和TIBCO Spotfire 无缝集成,以帮助上游石油和天然气公司通过独特的井距见解来提高钻井装置的单位经济效益。

演讲者:Luther Birdzell,OAG Analytics 创始人兼首席执行官。

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CMG_logo

无限油藏模拟 – Computer Modeling Group (CMG)

执行油藏模拟的公司面临着一些挑战,例如:变化的工作量、不断增长的模拟需求、有限或老化的硬件和资源,以及财务限制。云计算为这些挑战提供了答案,使公司能够最大限度地提高员工效率,最大限度地提高恢复系数,并最终最大限度地提高投资回报率。

演讲者:Jim Erdle,CMG 副总裁。

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NOV_Logo

National Oilwell Varco (NOV) 的创新

创新没有明确的终点。这是一个持续努力的过程,其中速度是数字化业务转型最重要的关键绩效指标之一。NOV 将展示他们如何使用 AWS 服务来提高产品创新的速度,同时避免云服务散乱,以确保产品开发的云采用保持在可控范围内。

演讲者:Staale Jordan,National Oilwell Varco 产品信息技术总监。

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AWS 能源启动中心 - Deep Imaging、Ondiflo 和 Well Data Labs

Ondiflo_Logo
WellDataLabs
DeepImaging_logo

这一段会话重点介绍了由创新型行业初创企业提供的有关石油和天然气的新兴技术:Deep Imaging、Ondiflo 和 Well Data Labs。每个初创企业花费 10 分钟,向行业领袖、企业、投资者和技术专家组成的听众介绍他们的创新和愿景。

演讲者:Josh Ulla,Deep Imaging 首席开发官;Rana Basu,Ondiflo 首席运营官;Tim Buttrill,Well Data Labs 销售副总裁;Josh Churlik,Well Data Labs 首席执行官。

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Tieto

碳氢化合物与物流管理—Tieto

Tieto 全球领先的油气解决方案(Energy Components 和 DaWinci)已经上市 20 多年。在本次演示中,Tieto 分享了将这些产品以及相关服务开发和演变为云就绪解决方案以应对当今及未来挑战的历程。

演讲者:Per Christian Hauge,Tieto 石油和天然气总监。

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GHDLogo

管道优化和资产完整性 – GHD Digital

石油和天然气运营商努力确保有效管理运营风险,以实现安全运营和业务绩效。GHD 分享了他们如何使用 AWS 服务让石油和天然气中游运营商实时了解运营风险管理—将管道优化、资产管理和应急响应工作流程结合在一起,以降低运营风险、增加吞吐量和最大程度地缩减运营费用。

演讲者:Ryan Apps,GHD Digital 北美数字体验部的业务总监;Marc Falzone,GHD Digital 石油和天然气部门副总裁/首席。

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AWS 能源客户的心声

英国石油公司 (BP) 的 Stewart Fry 表示将与 AWS 合作进行云转型
BP 是一家全球性能源企业。该公司在 78 个国家/地区开展业务,以有利于推动向低碳未来过渡的方式,向全世界人民提供热、光、移动产品和服务。BP 正在利用数字、大数据和先进技术,开发新的方式来解决排放问题,改进产品,并开发新的低碳业务,包括可再生能源,如风能、太阳能和生物燃料。

- Stewart Fry,BP 企业信息技术和服务全球副总裁  

BP 朝着云优先网络迈出了一大步

BP 朝着云优先网络迈出了一大步。为了成为支持数千个远程站点的云优先公司,BP 不得不重新构建改进其网络服务运营模式。此会话中,来自 BP 的代表分享了 BP 和 AWS 之间提供高带宽、低延迟互连的最佳实践。

AWS BP 客户评价 – Stewart Fry,BP

在这段视频中,Stewart Fry,BP 企业信息技术和服务副总裁分享了 AWS 和 BP 之间的故事。

GE Oil & Gas:如何为大规模云迁移建立投资案例

GE Oil & Gas:如何为大规模云迁移建立投资案例。这段视频介绍了云计算对整个 IT 成本基础的影响,而不仅仅是基础设施层。视频还介绍了典型非成本效益以及如何对此进行衡量交流,并提供了可用于计算云迁移云转换成本的框架。

Chesapeake Energy:利用 AWS 进行油气生产转型

Chesapeake 利用 loT 数据和基于机器学习的预测维修模型,最大限度地延长油气井的正常运行时间。加入会话,了解这项工作背后的架构。该架构使用 Amazon EC2、Amazon S3、AWS Batch、AWS Lambda 等 AWS 服务作为数据仓库,同时使用 Control-M 作为业务流程引擎。

网络研讨会重播:有关石油与天然气的 SAP on AWS

了解 BP 如何利用 AWS 云和 SAP 提高企业绩效、加速数字化转型、简化运营。

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BP 在 2016 年宣布自己为一家云优先公司,并于 2017 年底开始云迁移。如今,这家能源企业已成为云转型领域的行业领导者。加入 Keisha Garcia(BP 云转型总监)和 Rob Easton(AWS 全球客户主管)的行列,参加本次 BP 云之旅网络研讨会,主题包括:

  • BP 成为云优先公司的历程
  • AWS 和 BP 围绕可再生能源的合作关系
  • BP 如何在云之旅中授予其员工权力

网络研讨会和播客

Spot-Illustration_Podcast

AWS 全球业务发展能源主管 Arno van den Haak 分享了 AWS 如何利用几十年的能源经验和领先的云创新帮助客户重新构想商业机会,转换当今运营核心,为能源的未来奠定基础。

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Spot-Illustration_Podcast

了解 BP 如何利用 AWS 云和 SAP 提高企业绩效、加速数字化转型、简化运营。

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Spot-Illustration_Podcast

BP 云转型项目主管 Keisha Garcia 分享了她是如何带领 BP 进行云之旅的。

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Spot-Illustration_Podcast

AWS 全球业务发展能源主管 Arno van den Haak 和波士顿大学奎斯特罗姆商学院教授 Venkat Venkatraman 分享了其对当今石油和天然气市场以及《新能源行动手册—创新与转型加速器》发布的看法。

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AWS 能源成本优化网络研讨会系列

了解哪些 AWS Cost Optimization 工具可以查看管理成本。在本次网络研讨会中,您将会了解到如何查看、管理和优化成本。我们将分享云成本日常管理最佳实践,如设置预算警报、强制执行策略等。

博客

参加 AWS、我们的合作伙伴和客户的思想领导力、新闻和案例研究。

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近期活动

AWS 能源网络研讨会:《新能源行动手册:创新与转型加速器》

太平洋时间 2020 年 6 月 11 日上午 9:00 – 10:00

加入我们的独家虚拟活动,探索能源(石油和天然气)领导者在世界新冠疫情后对全球经济和社会格局进行重置时面临的挑战,以及传统能源公司如何利用云技术推动转型。

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使用 AWS DeepComposer 体验生成性 AI

太平洋时间 2020 年 6 月 24 日上午 9:00 – 下午 4:30

AWS DeepComposer 为学习生成性 AI 提供了创造性平台。实际意思就是,开发人员利用音乐键盘和最新机器学习技术动手实践,拓展 ML 技能。AWS DeepComposer 包括教程、示例代码和用于构建生成性 AI 模型的训练数据,无需编写任何代码。

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