GPU 加速油藏模拟

"为 Stone Ridge Technology 带来的优势

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从影响世界经济到改善个人生活方式，能源推动着现代社会方方面面的发展。 如今，该行业在探索新资源、降低成本、维护员工和社区的安全状况以及确保为客户提供可靠服务等方面面临挑战。 为应对这些挑战，领先的公司纷纷利用 NVIDIA 技术加快能源生产、提高资产利用率、简化石油的提炼和供应，并降低对环境的影响。

从数据中提取价值

利用 NVIDIA AI 工具，将常规上游业务、管道和炼油厂传感器以及维护流程中的大量数据转变为实际可行的见解。

大幅提高计算效能

无论在数据中心还是在云端，都可借助高性能计算加速地球物理和工程应用程序。

保护健康与环境

通过使用 AI 观察设备、预测和检测故障挽救生命，确保我们遵循适用的个人防护设备（PPE）协议并找出安全隐患。

简化行业分工流程

  • 上游

  • 中游

  • 下游

  • 公共事业

勘探和生产

NVIDIA GPU 加速计算平台能够为 Eni 的勘探活动提供巨大支持，并能在缩短时长和提高精度的前提下协助我们更加出色地完成高级震波成像任务。

地震数据处理

无论您使用的是逆时偏移 (RTM)、基尔霍夫定律，还是全波形反演 (FWI) 算法，与只采用 CPU 相比，基于 NVIDIA GPU 的震波处理技术可以将震测数据处理速度提升高达 5 倍，从而缩短取油时间。借助 NVIDIA GPU，让处理震测的地球物理学家可以使用高级过滤器并解读极复杂的数据集。

地球科学可视化

无论您使用的是本地工作站还是虚拟桌面，NVIDIA 专业可视化解决方案均可提升可视化和繁重计算的吞吐量。有了 NVIDIA Quadro®，分析者可直接在电脑上改善 3D 震波追踪属性的计算和区域盆地的视觉分析。

油藏模拟

利用先进的建模和模拟技术，更大限度地提高油藏效能。在 CUDA® 软件上运行的 NVIDIA GPU 可以加快模型处理并缩短周期时间，让研究人员在短时间内获得更高价值。

健康、安全和环境

保护员工、承包商与环境是当今能源公司的首要工作。 借助 NVIDIA Metropolis，企业可通过将深度学习运用到员工安全、交通管理和资源优化等应用的视频流中，大幅提高油井的安全性和智能化程度。

管道最佳化

利用大数据和 AI 系统优化管道填充方式，检测腐蚀以确定潜在泄漏风险，并自动处理超声波流量以提高吞吐量。 这些技术还可用于监控运输位置，验证其安全性。

其他适用领域包括优化商品交易和配送的需求预测，以及管道容量最佳化。

利用深度学习和机器学习算法，石油和天然气公司可以在情况变化时，判断优化作业的最佳方式。

–“NVIDIA 与 GE 旗下 Baker Hughes 公司开展合作，将 AI 应用于石油和天然气行业”，NVIDIA 博客

预测性维护

通过实时识别机械中的差异并预测设备的剩余可用寿命，避免停电、停机和不必要的维修成本。借助基于 GPU 的深度学习服务器（例如 NVIDIA® DGX 1™），操作者能可视化并分析大量生产和传感器数据，例如油泵压力、流速和温度。

其他重点领域包括容量优化、经济性预测和站点监控。

 

性能优化

通过确定性能欠佳的根本原因、虚拟化测试操作或设备变更，以及将非预期变更风险降到最低，提高炼油设施的可靠性和效能。

 

Avitas 正致力于通过我们的创新数字检测和预测平台，彻底改变设备完整性管理。我们的独特方法将高级分析与自动检测技术相结合，帮助客户提供更安全、更清洁、更高效的能源解决方案。NVIDIA 是我们的重要合作伙伴，他们利用 EGX 平台帮助拓展我们的优势能力。

– Jason Roe, Baker Hughes 旗下Avitas Systems 公司首席执行官

– 现场 AI 超级计算信息图

发电和配电

碳氢化合物

利用震波处理技术勘探新的能源矿藏，发现可用的碳氢化合物储量。 借助 NVIDIA GPU 以更少的时间构建准确的地下模型。

可再生能源

借助 AI 可优化可再生能源生产并降低运营成本，例如风力发电机的检测和维护。

电力零售业

在 NVIDIA GPU 上运行的机器学习模型中使用高级计算基础设施数据 (AMI) 预测未来的负载需求。

GPU 正在改变石油和天然气行业

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GPU 加速的能源行业应用

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NVIDIA 能源行业解决方案

边缘设备中的实时 AI

加速边缘计算

通过在网络边缘收集和分析数据，企业可以更快地预测油泵等领域的机械问题。 当今的工业边缘计算需要 GPU 驱动的算力，以支持工厂的工业检测和机器人，以及现场设备的预测性维护。 NVIDIA EGX 平台为行业领先的边缘 AI 应用程序和框架提供了一个统一的基础。

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为数据中心带来强大算力

数据中心计算

通过高性能计算、数据处理和数据管理提高效率，支持行业重要细分领域和流程的独特需求。 NVIDIA GPU 加速的解决方案可显著加快深度学习和机器学习模型的训练，从而提供之前无法获得的深入洞见。 从边缘到数据中心，各大计算机系统和服务器制造商均提供 NVIDIA GPU。 它们还可用于 NVIDIA DGX 系统，这些系统配备 DGX 软件堆栈，可快速部署以满足深度学习和机器学习开发人员的需求。

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边缘设备中的实时 AI

利用云实现数据中心的大众化

使用云计算帮助供应商将强大的能源交付到消费者手中，以节约能源、降低成本，并提高可靠性。 全球各大云平台均可按需获取 NVIDIA GPU，NGC 更可提供用于简化部署的 GPU 加速容器，其中包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度学习框架。 NVIDIA Metropolis（用于智慧城市的应用程序框架）与 Azure IoT Edge 完全集成，并且不久将与 AWS IoT Greengrass 集成。

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为数据中心带来强大算力

使用软件加速您的工作流程

NVIDIA 的软件库和 SDK 共同造就了一种可扩展的解决方案，使客户能够在云端、服务器或边缘部署推理和 AI 功能。 这种软件投资旨在加快客户部署，同时降低总体开发成本。 NVIDIA 软件和 SDK 资源包括适用于嵌入式应用程序的 NVIDIA JetPack™、智能视频分析 (IVA) 的 DeepStream、用于推理的 NVIDIA Isaac™ 和 NVIDIA TensorRT™、用于调整深度神经网络 (DNN) 的迁移学习工具包、用于容器和 AI 软件的 NGC 等等。

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