HPC in der Öl- und Gasbranche

Die Förderplanung und -optimierung erfordert High Performance Computing (HPC). Zum Beispiel ist eine einzige Lagerstättensimulation, die auf Einzelcomputern oft erst nach mehreren Tagen ausgeführt werden kann, mit HPC auf AWS weitaus effizienter. In den meisten Fällen sind außerdem hunderte Simulationen für jede Lagerstätte erforderlich, um mehrere Parameterkombinationen auszuwerten. AWS bietet Ihnen fast grenzenlose Netzwerkleistung und schnelle Festplatten-, Speicher- und Verarbeitungsressourcen, um große Datenmengen schnell zu analysieren. So können Sie die Entscheidungsfindung beschleunigen und damit das gesamte Lagerstättenmanagement verbessern.

AWS re:Invent 2017: Datenaufnahmer im seismischen Maßstab

AWS HPC in der Öl- und Gasbranche - eBook

High Performance Computing (HPC) auf AWS treibt die Innovation in der Energieexploration und -produktion an

Anwendungsfälle

  • Seismische Verarbeitung
  • Lagerstättensimulation
  • Seismische Verarbeitung
  • Seismische Verarbeitung

    AWS bietet eine Unmenge an Ressourcen zur Ausführung der rechnerisch anspruchsvollsten High Performance Computing (HPC)-Workflows, darunter Reverse Time Migration (RTM), Full Waveform Inversion (DWI) und Kirchhoff Migration - schneller und zu niedrigeren Kosten. Datensätze können schnell in 3D auf jedem Gerät dargestellt, teamübergreifend geteilt und interpretiert und mit Metadaten angereichert werden. So können Unternehmen ihren Entscheidungsfindungsprozess beschleunigen und potenzielle Lagerstätten effektiver identifizieren.

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    Amazon S3

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    Amazon Snowball

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    Amazon Glacier

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    Amazon EC2

  • Lagerstättensimulation
  • Lagerstättensimulation

    Die Lagerstättensimulation ist ein iterativer HPC-Workflow, der für die optimale Wasserkohlenstoffproduktion essenziell ist. Dabei kann jede Simulation für eine optimale Ausführung hunderte gleichzeitige Knoten und einzigartige Netzwerk-, Verarbeitungs- und Speicherkonfigurationen erfordern. AWS bietet die Leistung, die Simulationen beschleunigt, damit Ingenieure Modelle schneller iterieren und abstimmen können, die Flexibilität für einzigartige CPU- und GPU-Konfigurationen sowie die Skalierung und Elastizität zur Unterstützung spitzenlastiger Optimierungs-Workflows wie Automated History-Matching.

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    AWS Batch

Fallbeispiele und Ressourcen

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Seismische Verarbeitung auf AWS mit Hess

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