石油とガス業界における HPC

開発計画と最適化にはハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) が必要とされます。たとえば、PC で貯留層のシミュレーションを 1 つ実行するだけでも数日かかることがありますが、AWS の HPC なら一層効率的にこれを実行できます。さらに多くの場合、複数のパラメーターの組み合わせを評価するために、それぞれの貯留層で数百ものシミュレーションが必要となります。AWS ではほぼ制限のない高いネットワークパフォーマンス、高速ストレージ、メモリー、コンピューティングリソースを利用して、大容量データを短時間で解析することができます。これにより、意思決定プロセスが短縮され、貯留層管理全体が改善されます。

AWS re:Invent 2017: 大規模なデータ取り込み

石油とガス業界における AWS HPC の eBook

AWS のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) でエネルギー探査と生産のイノベーションを加速

ユースケース

  • 大規模データ処理
  • 貯留層シミュレーション
  • 大規模データ処理
  • 大規模データ処理

    AWS には膨大なリソースが用意されており、リバースタイムマイグレーション (RTM) やフルウェーブフォームインバージョン (FWI)、キルヒホッフマイグレーションなど、最も高い計算能力が求められるハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークフローをより早く、より低いコストで実行できます。データセットはあらゆるデバイスで素早く 3D 画像化することができ、それをチームで共有して解釈し、メタデータで強化することができます。これにより企業は意思決定を素早く行い、見込みの高い貯留層をより効率的に見つけることができるようになります。

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    Amazon S3

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    Amazon Snowball

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    Amazon Glacier

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    Amazon EC2

  • 貯留層シミュレーション
  • 貯留層シミュレーション

    炭化水素生成の最適化において、貯留層シミュレーションは欠かすことのできない反復的な HPC ワークフローです。それぞれのシミュレーションを最適に実行するにには数百もの同時ノードと独自のネットワーク、コンピューティング、メモリーの構成が必要となる場合があります。AWS ではシミュレーションを高速に処理できるため、エンジニアはモデルをより早く繰り返して微調整することができます。また、独自の CPU と GPU の構成をサポートする柔軟性、自動ヒストリーマッチングなどのスパイクが発生しやすい最適化ワークフローをサポートする拡張性と伸縮性も備えています。

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    Amazon S3

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    AWS Batch

導入事例とリソース

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Hess による AWS を使った大規模データ処理

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