Energieressourcen

Modellierung und Simulation von Energieressourcen mit MATLAB und Simulink

Mit MATLAB und Simulink können Sie die Erprobung und Bewertung von Upstream- und Downstream-Prozessen mittels dynamischer Modellierung und Simulation individuell einrichten und beschleunigen. Diese Funktionen können die Leistung und Produktion von Anlagen optimieren – bei minimalen Betriebskosten und maximaler Rendite.

Mit MATLAB und Simulink können Sie:

  • Den 3D-Entwurf, die Modellierung und die Simulation von Prozessen im Untergrund und an der Oberfläche in konventionellen, unkonventionellen oder Speicherreservoirs anpassen und hochskalieren
  • Seismische und Bohrlochdaten in mehreren Bereichen mithilfe von Bild-, Signal- und Wavelet-Verarbeitungsalgorithmen analysieren
  • Groß angelegte Datenanalysen mithilfe von Computer Vision (Bild- und Signalverarbeitung) und Data Science (KI, Machine Learning und Deep Learning) mit HPC-Kapazität (High Performance Computing) beschleunigen
  • MATLAB und Simulink mit externen Softwareanwendungen vernetzen, Ihre eigene Anwendung erstellen und Code automatisch und bedarfsgerecht generieren

In MATLAB und Simulink entwickelte Produkte für Energieressourcen

Mit MATLAB und Simulink können Sie die Modellierung und Simulation von konventionellen und unkonventionellen Prozessen, Kohlenstoffabscheidung und -speicherung (Carbon Capture and Storage, CCS) sowie neuartigen Energieprozessen benutzerspezifisch definieren. Dazu steht Ihnen Folgendes zur Verfügung:

Data-Science- und HPC-Toolsets: Diese in MATLAB entwickelten Toolsets bieten Ihnen digitale Technologielösungen mit anpassbaren Toolboxen in diversen Bereichen:

  • KI: Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
  • HPC: Parallel-, GPU-, Cloud- und Quantencomputing; Produktionsserver
  • IPCV: Bild-, Signal- und Wavelet-Verarbeitung; Computer Vision; GIS

Upstream-Produkte: MATLAB unterstützt Geowissenschaftler und Ingenieure bei der Modellierung und Simulation von Untergrund- und Oberflächenprozessen:

Downstream-Produkte: Simulink unterstützt Wissenschaftler und Ingenieure bei der Modellierung und Simulation von Produktions- und Fertigungsprozessen:

Illustration der digitalen Modellierung, Simulation, Optimierung und Automatisierung mit MATLAB und Simulink.

Ressourcen

Untergrundmodellierungs- und -simulationsanwendungen mit MATLAB

SeReM: MATLAB® Seismic Reservoir Modeling

Untergrundmodellierung mit SeReM

Modellieren und klassifizieren Sie Reservoir-Fazies mithilfe der Modellierung von Gesteinseigenschaften und seismischer Inversionsalgorithmen.

MRST: MATLAB® Reservoir Simulation Toolbox

Untergrundsimulation mit MRST

Modellieren und simulieren Sie komplexe dynamische Reservoireigenschaften mithilfe von kompositorischer Fluiddynamik.

Production Optimization with MATLAB

Optimierung der Öl- und Gasförderung in MATLAB

Einsatz leistungsstarker Solver bei nicht linearen Optimierungsproblemen mit MATLAB.

Data-Science-Anwendungen mit MATLAB

Data Science

MATLAB für Data Science

Untersuchen Sie Daten, erzeugen Sie Machine-Learning-Modelle und führen Sie prädiktive Analysen durch.

Big Data mit MATLAB

Big Data mit MATLAB

Untersuchen, analysieren und entwickeln Sie prädiktive Modell für Big Data.

Seismic Facies Classification with Deep Learning and Wavelets (54:28)

Sehen Sie, wie die Anwendung von Signalverarbeitungstechniken vor KI-Algorithmen zum Sieg beim SEAM AI Applied Geoscience GPU Hackathon beitrug.

Weitere Informationen über Data Science

HPC-Anwendungen mit MATLAB

Parallel Computing: MATLAB- und Simulink-Lösungen

Parallel Computing (CPU und GPU) mit MATLAB und Simulink

Führen Sie umfangreiche Berechnungen durch und parallelisieren Sie Simulationen mithilfe von Multicore-Computern, GPUs, Clustern und Clouds.

MATLAB in der Cloud

Cloud Computing mit MATLAB und Simulink

Beschleunigen Sie Entwicklungsprozesse mit einem On-Demand-Zugriff auf erweiterte Rechenressourcen, Software-Tools und zuverlässige Datenspeicherung.

Quantencomputing

Quantencomputing mit MATLAB und Simulink

Mit dem MATLAB Support Package for Quantum Computing können Sie Quantenalgorithmen entwickeln, simulieren und ausführen.

Weitere Informationen über HPC

Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen mit MATLAB

Image Processing Toolbox

Image Processing Toolbox

Führen Sie Bildverarbeitungen, Visualisierungen und Analysen durch.

Signal Processing Toolbox

Signal Processing Toolbox

Führen Sie Signalverarbeitungen und -analysen durch.

Wavelet Toolbox

Wavelet Toolbox

Führen Sie Zeit-Frequenz- und Wavelet-Analysen von Signalen und Bildern durch.

Computer Vision Toolbox

Computer Vision Toolbox

Entwickeln und testen Sie Computer-Vision-, 3D-Vision- und Videoverarbeitungssysteme.

Facies Classification with Wavelets and Deep Learning (25:29)

Wenden Sie Deep Learning und Wavelets in MATLAB als Ausgangspunkt zur Beschleunigung der Interpretation an.

Wavelet Toolbox

Umwandlung von seismischen Rastern in SEG-Y

Wandeln Sie seismische Bilder in georeferenzierte SEG-Y-Dateien um.

Beispiele für KI-, HPC-, Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen

Shell Geologists Develop and Deploy Software for Predicting Subsurface Geologic Features

Shell-Geologen entwickeln und implementieren Software zur Prognose von unterirdischen geologischen Merkmalen

Shell entwickelt eine Anwendung für die quantitative Charakterisierung unterirdischer geologischer Merkmale, um die Kosten der Erdöl- und Erdgasexploration zu senken.

Sinopec Develops High Accuracy Intelligent Seismic Inversion with Deep Learning

Sinopec entwickelt mithilfe von Deep Learning eine hochgenaue intelligente seismische Inversion

Die Ingenieure von Sinopec entwickeln mithilfe von MATLAB eine neue seismische Inversionsmethode namens „Frequency-Phase Intelligent Inversion“.

Seismic dip Guided Horizon Interpretation in Petrel with MATLAB (9:50)

Chevron integriert MATLAB in Petrel zur Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zum automatischen Tracking seismischer Horizonte unter Berücksichtigung von Gefällen.

So nutzt Shell MATLAB Parallel Server und Tools für maschinelle Bildverarbeitungfür seine Transformation (19:44)

Shell und das AACoE bringen die KI-Tools ihrer Ingenieure mit MDCS dazu, Prozesse zu beschleunigen und deren Zuverlässigkeit zu steigern.

Breaking the Boundaries Integrating GIS AI and Lidar for Digital Innovation (24:09)

Die Ingenieure von Spacesium nutzen MATLAB zur schnellen Segmentierung und Klassifizierung von Punktwolkendaten.

MATLAB und erweiterte Analytik bei Shell (29:14)

Shell entwickelt Analytik-Stacks zur Bereitstellung von Algorithmen für Prozessüberwachung und prädiktive Analysen auf der Grundlage eines dreiteiligen Ansatzes.

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