Dateneinblicke in der Erdöl- und Erdgasindustrie

Herkömmlichen Speicher- und Analysetools mangelt es an Kapazität und Funktionen zur Gewinnung von Einblicken aus Exabyte strukturierter und unstrukturierter Daten. Durch die Migration nach AWS werden riesige Datenmengen wie Boden- und Untergrund-Metadaten zugänglich, sinnvoll und durchsuchbar. Dadurch transformieren Sie Ihre Feldplanung, optimieren Sie Bohrungen und die Produktion, verbessern Sie die Auslastung Ihrer Anlagen und reduzieren Sie Kosten. Mit Tools für die zuverlässigere Speicherung Ihrer Daten und die schnellere Generierung tieferer Einblicke optimieren Sie Ihre Entscheidungsprozesse innerhalb der Wertschöpfungskette von den ersten Bodenuntersuchungen bis zum Handel.

AWS Sydney Summit: Oil & Gas IoT Innovation and Cloud Computing | Shaun Gregory, SVP and CTO

Transformation von Forschung und Produktion mit AWS Machine Learning

Machine Learning mit AWS ermöglicht Erdöl- und Erdgasgesellschaften die Reduzierung ihrer Ineffizienzen, die Beschleunigung von Bodenuntersuchungen und die Reduzierung ihrer Kosten – und damit schnellere Projektauswertungen, eine optimale Auswahl und mehr Rentabilität.

Anwendungsfälle

  • Speicherung und Archivierung seismischer Daten
  • Erdöl und Erdgas – Data Lakes
  • Machine Learning-Anwendungen in der Forschung
  • Speicherung und Archivierung seismischer Daten
  • Speicherung und Archivierung seismischer Daten

    Verbessern Sie die Zuverlässigkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit seismischer Daten mit AWS-Speicherservices. AWS ermöglicht eine bessere Nutzung geologischer Daten durch Metadaten, mit denen umsetzbare Einblicke und durchsuchbare Daten gewonnen werden – und dies zu weitaus niedrigeren Kosten.

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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

  • Erdöl und Erdgas – Data Lakes
  • Erdöl und Erdgas – Data Lakes

    Von Bodenuntersuchungen zum Handel ermöglicht Ihnen AWS die Gewinnung tiefer Einblicke aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Der Anwendung von Data Lakes sind keine Grenzen gesetzt. Mit der Möglichkeit des Datenaustausches im Arbeitsteam kann dies die Qualität und Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern, Kosten und betriebliche Ineffizienzen reduzieren und die Rentabilität steigern.

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    Amazon S3

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    AWS Lambda

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    Amazon QuickSight

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    Amazon Sagemaker

  • Machine Learning-Anwendungen in der Forschung
  • Machine Learning-Anwendungen in der Forschung

    Mit AWS umgehen Bodenforscher die Notwendigkeit herkömmlicher seismofazieller Analysen (Inversion) und anderer mühsamer und zeitaufwendiger geologischer Charakterisierungen und produzieren stattdessen durch verbesserte Workflows 3D-Modelle in höchster Auflösung. Mit AWS Machine Learning können Sie Bohrdesigns, hydraulisches Fracturing und Bodenauswertungen optimieren und so die Effizienz und Geschwindigkeit von Untersuchungen, Bohrungen und Produktion verbessern.

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    Amazon S3

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    Amazon Sagemaker

Fallbeispiele und Ressourcen

Fallstudie zu Woodside

Woodside nutzt Amazon für die Implementierung einer prädiktiven Wartung. Damit gelang es ihnen auf Schalterdruck 200 000 Sensoren zu skalieren und durch schnelles Prototyping mit AWS eine Kultur der Innovation einzurichten.

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eBook zu Erdöl- und Erdgas-Data-Lakes

Erfahren Sie, wie AWS Erdöl- und Erdgasgesellschaften hilft, große Datensätze für jeden Geschäftsbereich in schnell fließende Ströme der Erkenntnis zu verwandeln.

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Lösungsbeschreibung zu KI/ML

Machine Learning mit AWS ermöglicht Erdöl- und Erdgasgesellschaften die Reduzierung ihrer Ineffizienzen, die Beschleunigung von Bodenuntersuchungen und die Reduzierung ihrer Kosten – und damit schnellere Projektauswertungen, eine optimale Auswahl und mehr Rentabilität.

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IDC Technology Spotlight: Cloud in the Transformation of Upstream Oil and Gas

Erfahren Sie, wie Erdöl- und Erdgasgesellschaften neue Strategien der Technologieanwendung implementieren und so eine Roadmap zur Geschäftstransformation entwickeln. 

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