石油和天然氣中的資料洞見

傳統的儲存和分析工具缺乏從 EB 規模的結構化和非結構化資料擷取洞見的能力。透過移轉到 AWS,您可以讓表層和次表層中繼資料等資料變得更容易存取、富有意義且可供搜尋。您可以進行油氣田規畫轉型、最佳化探鑽與生產作業、提升資產利用率並降低成本。有了可以更可靠儲存資料以及更快產生更深入洞見的工具,您可以大幅提升成效並加快從探勘到交易整個價值鏈的決策制訂。

AWS Sydney Summit: Oil & Gas IoT Innovation and Cloud Computing | Shaun Gregory, SVP and CTO

利用 AWS Machine Learning 帶動探鑽業與生產業轉型

AWS 的機器學習可讓石油和天然氣公司減少效率不彰的情形,同時加快探勘速度並降低成本,加速專案評估和選擇,並提高盈利能力。

使用案例

  • 地震資料儲存與存檔
  • 石油和天然氣資料湖
  • 機器學習的探勘應用
  • 地震資料儲存與存檔
  • 地震資料儲存與存檔

    使用 AWS 儲存服務提升地震資料的可靠性、可用性和安全性。AWS 可讓您使用中繼資料增強地質資料,以產生可行的洞見並可搜尋資料,而且全都是以更低的成本來實現。

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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

  • 石油和天然氣資料湖
  • 石油和天然氣資料湖

    從探勘到零售,AWS 可讓您從各式各樣結構化和非結構化資料輕鬆獲得深入的洞見。資料湖的應用幾乎是無限的。配合跨團隊共用資料的能力,這可以提升決策的品質和速度、降低成本、增進營運效率,並提高盈利能力。

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    Amazon S3

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    AWS Lambda

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    Amazon Quicksight

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    Amazon Sagemaker

  • 機器學習的探勘應用
  • 機器學習的探勘應用

    AWS 讓探勘人員不需要進行傳統的震波逆推和其他費力且耗時的地質特徵分析,並能透過進一步提升的工作流程產生解析度更高的 3D 模型。透過 AWS ML,您可以最佳化鑽井設計、水力壓裂和地層評估,進而提升探勘、鑽井和生產的效率和速度。

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    Amazon S3

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    Amazon Sagemaker

案例研究與資源

Woodside 案例研究

Woodside 採用 Amazon 實作預測性維護;他們只要輕輕一觸開關,就能快速擴充 20 萬個感測器,並透過 AWS 實現快速原型製作,營造出創新文化。

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石油和天然氣資料湖電子書

探索 AWS 如何幫助石油和天然氣公司將大型資料集轉換為快速流動的資料洞見之河,讓業務每個環節都受益。

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AI/ML 解決方案簡介

AWS 的機器學習可讓石油和天然氣公司減少效率不彰的情形,同時加快探勘速度並降低成本,加速專案評估和選擇,並提高盈利能力。

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IDC Technology Spotlight: Cloud in the Transformation of Upstream Oil and Gas

了解石油和天然氣公司如何採取新的技術應用策略,以制定業務轉型藍圖。 

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