石油与天然气领域的数据见解

传统的存储和分析工具缺乏从 EB 级的结构化和非结构化数据中提取见解的功能。通过迁移到 AWS,您可以使表面和次表面元数据等数据可访问、有意义且可搜索。您可以改变现场规划、优化钻井和生产、提高资产利用率并降低成本。借助可以更加可靠地存储数据以及更快地生成更深入见解的工具,您可以优化结果并加快从勘探到交易的整个价值链的决策速度。

AWS 悉尼峰会:石油与天然气 IoT 创新与云计算 | Shaun Gregory,高级副总裁兼首席技术官

使用 AWS Machine Learning 对勘探和生产实施转型

通过 AWS Machine Learning,石油与天然气公司可以在加快勘探和降低成本的同时,减少效率低下的问题 – 加快项目评估和选择的速度,提高盈利能力。

使用案例

  • 地震数据存储和存档
  • 石油与天然气数据湖
  • 勘探过程中的机器学习应用
  • 地震数据存储和存档
  • 地震数据存储和存档

    使用 AWS 存储服务提高地震数据的可靠性、可访问性和安全性。通过 AWS,您可以使用元数据完善地质数据,以便以更低的成本得出可行见解并提高数据的可搜索性。

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    Amazon S3

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    Amazon Glacier

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    AWS Lambda

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    AWS Step Functions

  • 石油与天然气数据湖
  • 石油与天然气数据湖

    从勘探到零售,AWS 允许您从广泛的结构化和非结构化数据中轻松获得深入的见解。数据湖的应用几乎是无限制的。结合跨团队共享数据的能力,可以提高决策的质量和速度、降低成本、提高运营效率和盈利能力。

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    Amazon S3

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    AWS Lambda

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    Amazon Quicksight

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    Amazon SageMaker

  • 勘探过程中的机器学习应用
  • 勘探过程中的机器学习应用

    AWS 允许勘探者忽略传统地震反演,以及其他费力且耗时的地质特征演练,并通过改进工作流制作出更高分辨率的 3D 模型。使用 AWS 机器学习,您可以优化钻井设计、水力压裂和地层评估,并最终提高勘探、钻井和生产的效率和速度。

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    Amazon S3

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    Amazon SageMaker

案例研究和资源

Woodside 案例研究

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