石油和天然氣中的數位油田

石油和天然氣產業在 IoT 方面進行了更大規模的投資;然而,公司卻缺乏從這些新的感測器所產生的爆炸性資料中擷取洞見的能力。AWS 提供全面的整合 IoT 解決方案,可在節點進行即時處理、分析和自動化。藉助 AWS IoT、AWS Machine Learning 和 Big Data 等服務,公司現在可以大規模管理和監控不斷成長的資產、維持更佳的整體系統運作狀態,以減輕風險、降低成本並提高營運效率。

使用案例

  • 預測性維護
  • 透過物料追蹤提升工作人員安全性並提高生產力
  • 預測性維護
  • 預測性維護

    AWS 可以提供快速、輕鬆和大規模進行預測性維護的工具,協助客戶將停機時間縮至最短、提高資產利用率和油井生產率、提供更好的安全成效,並避免不必要的維護成本。

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    AWS Greengrass

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    Amazon Sagemaker

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    Amazon IoT

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    AWS Snowball Edge

  • 透過物料追蹤提升工作人員安全性並提高生產力
  • 透過物料追蹤提升工作人員安全性並提高生產力

    透過 AWS,您可以即時分析影片串流,以提升安全成效、合規與生產力。例如,您可以使用虛擬圍欄沿著危險區域建立周界,在人員進入高風險區域時發出警報;您可以自動識別大型建築工地上進行工事的生產時間,並根據洞見採取糾正措施;您可以透過 AWS 串流影片,自動執行庫存盤點等耗時且容易出錯的作業。工地監控也有助於進行預測庫存規劃與智慧型路由,可最佳化供應鏈和物流作業。最後,透過 AWS HPC 和 Big Data 技術,您還可以藉由即時執行多項模擬和測試解決措施,達到最高的安全性與生產力。

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    Amazon Kinesis Video Streams

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    Amazon Rekognition

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    Amazon Sagemaker

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    AWS Greengrass

案例研究與資源

AI/ML 示範:震測密度預測

使用 Amazon Sagemaker 在石油和天然氣中進行震測密度預測

觀賞這部短片以了解如何使用 Amazon Sagemaker 預測震測密度。

AI/ML 示範:岩性預測

使用 Amazon Sagemaker 在石油和天然氣中進行岩性預測

觀賞這部短片以了解如何使用 Amazon Sagemaker 自動化岩石分類。

AI/ML 示範:孔隙率預測

使用 Amazon Sagemaker 的 XGBoost 演算法進行孔隙率預測

觀賞這部短片以了解如何使用 Amazon Sagemaker 預測孔隙率。

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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