石油与天然气领域中的数字油田

石油与天然气行业正在 loT 领域进行更大规模的投资;然而,这些公司缺乏从这些新传感器产生的爆炸性数据中提取见解的能力。AWS 提供了一个全面、集成的 loT 解决方案,可在边缘实现实时处理、分析和自动化。借助 AWS loT、AWS 机器学习和大数据等服务,公司现在可以大规模地管理和监控不断增长的资产、维持更好的整体系统运行状况以缓解风险、降低成本以及提高运营效率。

使用案例

  • 预测性维护
  • 通过材料跟踪提高人员安全、提高工作效率
  • 预测性维护
  • 预测性维护

    AWS 可以帮助客户最大限度地减少停机时间、提高资产利用率和油井产量、提供更好的安全成果,并通过提供工具来快速、轻松、大规模地实现预测性维护,从而避免不必要的维护成本。

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    AWS Greengrass

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    Amazon SageMaker

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    Amazon IoT

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    AWS Snowball Edge

  • 通过材料跟踪提高人员安全、提高工作效率
  • 通过材料跟踪提高人员安全、提高工作效率

    借助 AWS,您可以实时分析视频流,以改善安全成果、合规性和工作效率。例如,您可以围绕危险区域建立具有虚拟围栏的边界,并且当人员进入高风险区域时发出警报;您可以自动识别大型建筑工地上的工艺品的生产时间,并根据见解采取纠正措施;您可以通过 AWS 对视频进行流式处理,自动执行耗时、易出错的活动,例如库存水平计数。现场监控还可以在供应链和物流优化的预测性库存规划和智能输送方面提供帮助。最后,借助 AWS HPC 和大数据技术,您还可以通过实时运行多个模拟和测试缓解操作来优化安全性和生产力。

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    Amazon Kinesis Video Streams

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    Amazon Rekognition

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    Amazon SageMaker

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    AWS Greengrass

案例研究和资源

AI/ML 演示:地震密度预测

使用 Amazon SageMaker 对石油与天然气领域中的地震密度进行预测

观看这段短视频,了解如何使用 Amazon SageMaker 预测地震密度。

AI/ML 演示:岩性预测

使用 Amazon SageMaker 对石油与天然气领域中的岩性进行预测

观看这段短视频,了解如何使用 Amazon SageMaker 自动执行岩性分类。

AI/ML 演示:孔隙度预测

使用 Amazon SageMaker 的 XGBoost 算法预测孔隙度

观看这段短视频,了解如何使用 Amazon SageMaker 预测孔隙度。

IDC 技术焦点:上游石油与天然气转型中的云

了解石油与天然气公司如何实施应用技术制定业务转型路线图的新战略。

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