HPC in Oil & Gas

開發規劃與最佳化需要高效能運算 (HPC)。例如,單一儲油氣層模擬在個人電腦上可能需要執行好幾天,使用 AWS 的 HPC 來執行則有效率多了。此外,在大部分情況下,每個儲油氣層需要數百次模擬,才能評估多種參數組合。AWS 提供您幾乎無限的高網路效能、快速儲存、記憶體和運算資源,可快速分析大量資料,進而加速決策過程,並改善整體儲油氣層管理。

AWS re:Invent 2017:地震規模的資料擷取

AWS HPC in Oil and Gas 電子書

透過 AWS 的高效能運算 (HPC) 為能源探勘和生產的創新提供動能

使用案例

  • 地震處理
  • 儲油氣層模擬
  • 地震處理
  • 地震處理

    AWS 提供豐富的資源,可執行運算需求最高的高效能運算 (HPC) 工作流程,例如 Reverse Time Migration (RTM)、Full Waveform Inversion (FWI) 和 Kirchhoff Migration,速度更快且成本更低。資料集可以在任何裝置上快速進行 3D 視覺化、在團隊之間分享和解譯,並利用中繼資料來增強。如此可讓企業加速制定決策,並且更有效地識別潛在的儲油氣層。

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    Amazon S3

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    Amazon Snowball

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    Amazon Glacier

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    Amazon EC2

  • 儲油氣層模擬
  • 儲油氣層模擬

    儲油氣層模擬是一種迭代式 HPC 工作流程,對於產生碳氫化合物的最佳化方式極為重要,每次模擬可能需要數百個並行節點,以及獨特的網路、運算和記憶體組態,才能達到最佳效能。AWS 提供可讓工程師更快迭代及微調模型的加速模擬效能、支援獨特 CPU 和 GPU 組態的彈性,而其可擴展性和靈活性,可支援難以處理的最佳化工作流程,例如自動比對記錄。

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    Amazon S3

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    AWS Batch

案例研究與資源

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