HPC em Petróleo e gás

O planejamento de desenvolvimento e a otimização requerem uma computação de alta performance (HPC). Por exemplo, uma simulação única de reservatório que pode demorar diversos dias para ser executada em computadores pessoais pode ser executada de maneira muito mais eficiente com a HPC na AWS. Além disso, em muitos casos, centenas de simulações são necessárias para cada reservatório para avaliar várias combinações de parâmetro. A AWS fornece alta performance de rede, armazenamento rápido, memória e recursos de computação praticamente sem limites para analisar grandes volumes de dados rapidamente, deste modo acelerando o processo de tomada de decisão e melhorando o gerenciamento de reservatório geral.

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eBook AWS HPC no Petróleo e gás

Promovendo a inovação na exploração e produção de energia com a Computação de Alta Performance (HPC) da AWS

Casos de uso

  • Processamento sísmico
  • Simulação de reservatórios
  • Processamento sísmico
  • Processamento sísmico

    A AWS fornece amplos recursos para executar os fluxos de trabalho de Computação de Alta Performance (HPC) que mais demandam da sua computação, como Migração reversa no tempo (RTM), Inversão da forma de onda completa (FWI) e Migração Kirchhoff, mais rápido e com um custo menor. Conjuntos de dados podem ser visualizados em 3D em qualquer dispositivo rapidamente, compartilhados e interpretados entre equipes e melhorados com metadados. Isso permite que as empresas acelerem o processo de tomada de decisões e identifiquem reservatórios em potencial de maneira mais eficiente.

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    Amazon EC2

  • Simulação de reservatórios
  • Simulação de reservatórios

    A simulação de reservatórios é um fluxo de trabalho HPC iterativo para otimizar a produção de hidrocarboneto, onde cada simulação pode precisar de centenas de nós simultâneos e uma rede, computação e configurações de memória únicas para uma execução ideal. A AWS fornece a performance para acelerar simulações para que engenheiros possam fazer iterações e ajustar modelos de maneira mais rápida, a flexibilidade para dar suporte às configurações de CPU e GPU únicas e a escala e elasticidade para dar suporte aos fluxos de trabalho de difícil otimização, como combinação de histórico automatizada.

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    Amazon EC2

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    AWS Batch

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