Анализ данных в нефтегазовой отрасли
Возможности традиционных инструментов для хранения и анализа данных оказываются несостоятельными при необходимости извлечения полезной информации из эксабайтов структурированных и неструктурированных данных. Миграция на AWS позволяет сделать эти данные, такие как метаданные о поверхности и геологическом срезе, более доступными и информативными, а также осуществлять по ним поиск. В результате появляется возможность трансформировать планы разработки месторождений, оптимизировать процессы бурения и добычи, а также повысить эффективность использования ресурсов и сократить затраты. С помощью инструментов для более надежного хранения данных и проведения более глубокого анализа в короткие сроки можно оптимизировать результаты и ускорить процесс принятия решений на всех этапах – от геологоразведки до сбыта.
Преобразование разведки и добычи с использованием машинного обучения на AWS
С помощью сервисов машинного обучения AWS нефтегазовые компании могут повысить эффективность, быстрее выполнять разведывательные работы и сократить затраты, что позволяет ускорить оценку и выбор проекта и повысить рентабельность.
Сценарии использования
-
Хранение и архивирование сейсмологических данных
-
Озера данных в нефтегазовой отрасли
-
Технологии машинного обучения для разведочных работ
-
Хранение и архивирование сейсмологических данных
-
Хранение и архивирование сейсмологических данных
Повышение надежности, доступности и безопасности сейсмологических данных с помощью сервисов хранилищ AWS. AWS делает возможным дополнение геологических данных метаданными, что позволяет получать полезную аналитическую информацию и обеспечивает сокращение расходов.
Связанные продукты
Amazon S3
Amazon Glacier
AWS Lambda
AWS Step Functions
-
Озера данных в нефтегазовой отрасли
-
Озера данных в нефтегазовой отрасли
На всех этапах, от геологоразведки до поставки готовой продукции, AWS позволяет без труда проводить глубокий анализ самых разнообразных данных, как структурированных, так и неструктурированных. Озера данных могут применяться для самых разных целей. В сочетании с возможностью предоставления различным подразделениям совместного доступа к данным это позволяет повысить качество и скорость принятия решений, сократить затраты, увеличить производительность и повысить прибыль.
Связанные продукты
Amazon S3
AWS Lambda
Amazon QuickSight
Amazon SageMaker
-
Технологии машинного обучения для разведочных работ
-
Технологии машинного обучения для разведочных работ
AWS позволяет исследователям отказаться от традиционной сейсмической инверсии и других отнимающих много времени трудоемких задач по описанию геологических характеристик и создавать 3D‑модели, отличающиеся более высоким разрешением, за счет оптимизации рабочих процессов. С помощью машинного обучения на AWS можно оптимизировать процессы проектирования бурения, гидравлического разрыва и оценки параметров пласта, а, следовательно, повысить скорость выполнения и эффективность разведочных, буровых работ и добычи.
Связанные продукты
Amazon S3
Amazon SageMaker
Примеры использования и ресурсы
Пример компании Woodside
Компания Woodside использует сервисы Amazon для проведения прогнозирующего техобслуживания. Они получили возможность быстрого масштабирования одним нажатием кнопки, например для добавления двухсот тысяч датчиков, и сформировали культуру инноваций благодаря возможности быстрого создания прототипов на AWS.
Электронная книга об озерах данных в нефтегазовой отрасли
Узнайте, как AWS может помочь нефтегазовым компаниям быстро преобразовывать крупные массивы данных в поток аналитической информации для решения любых задач.
Краткое описание решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
С помощью сервисов машинного обучения AWS нефтегазовые компании могут повысить эффективность, быстрее выполнять разведывательные работы и сократить затраты, что позволяет ускорить оценку и выбор проекта и повысить рентабельность.
Технологический обзор IDC. Роль облака в трансформации процесса добычи нефти и газа
Узнайте, как нефтегазовые компании реализуют новые стратегии применения технологий для разработки плана трансформации бизнеса.