石油とガスにおけるデータインサイト

従来のストレージと分析ツールには、エクサバイト級の構造化/非構造化データからインサイトを抽出する能力が不足しています。AWS に移行することにより、地表および地表下のメタデータなどのデータを、アクセスしやすく、意味があり、検索可能なものにできます。産出地帯計画の変革、掘削と産出の最適化、資産活用率の改善、コスト削減が可能です。安心してデータを保管でき、迅速により詳細なインサイトを得られるツールを使うことにより、結果を最適化して、探査から取引までのバリューチェーンに渡る意思決定を加速することができます。

シドニーでの AWS サミット: 石油とガスの IoT イノベーションとクラウドコンピューティング | Shaun Gregory、SVP 兼 CTO

AWS Machine Learning で探査と産出を変革する

石油・ガス企業は、AWS を使った機械学習によって、無駄を省くと同時に探査の加速とコストの削減が可能となり、プロジェクトの迅速な評価と選択、収益性の向上を促進します。

ユースケース

  • 地震データのストレージとアーカイブ
  • 石油とガスのデータレイク
  • 探査における機械学習アプリケーション
  • 地震データのストレージとアーカイブ
  • 地震データのストレージとアーカイブ

    AWS のストレージサービスを使って、地震データの信頼性、アクセシビリティ、安全性を向上させます。AWS により、地理データをメタデータで拡張して実行可能なインサイトの生成し、データを検索可能にします。すべて低コストで実現します。

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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

  • 石油とガスのデータレイク
  • 石油とガスのデータレイク

    探査から小売りまで、AWS によって幅広い構造化/非構造化データから詳細なインサイトを簡単に導くことができます。データレイクの応用範囲は、ほぼ無制限です。これをチーム間のデータ共有と組み合わせることにより、意思決定の質と速度を上げ、コストを削減し、業務効率と採算性を改善することができます。

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    Amazon S3

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    AWS Lambda

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    Amazon QuickSight

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    Amazon SageMaker

  • 探査における機械学習アプリケーション
  • 探査における機械学習アプリケーション

    AWS によって、従来のサイスミックインバージョン法などの煩雑で時間のかかる地質評価の手間を回避し、改善されたワークフローにより高精細の 3D モデルを生成できます。AWS ML を使うと、掘削の設計、液圧粉砕、組成評価を最適化し、探査、掘削、産出の効率と速度を究極まで改善させることができます。

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    Amazon S3

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    Amazon SageMaker

導入事例とリソース

Woodside の導入事例

Woodside は Amazon を使って予知保全を実現しました。スイッチ 1 つで 20 万のセンサーに素早くスケールでき、AWS を使ったラピッドプロトタイピングが可能になったことによりイノベーションの文化を生むことができました。

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石油とガスのデータレイク (電子書籍)

石油・ガス企業が、どのように AWS を使って大規模なデータセットを急流のように流れるインサイトに変えてビジネスのあらゆる場面で活用しているかをご覧ください。

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AI/ML ソリューションの概要

石油・ガス企業は、AWS を使った機械学習によって、無駄を省くと同時に探査の加速とコストの削減が可能となり、プロジェクトの迅速な評価と選択、収益性の向上を促進します。

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IDC テクノロジースポットライト: 石油・ガス業界の上流産業の変革におけるクラウド

石油およびガス会社が技術応用の新たな戦略を実行してビジネストランスフォーメーションのロードマップを作成するプロセスをご覧ください。 

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