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:
- SeReM: 3D-Seismikmodellierung, Inversion und Klassifizierung petrophysikalischer Eigenschaften (entwickelt von Professor Dario Grana)
- MRST: 3D-Untergrundmodellierung, Simulation und Automatisierung der kompositorischen Fluiddynamik mithilfe geologisch gleichförmiger Gitter (entwickelt von SINTEF)
- Digitaler Zwilling für die Modellierung und Automatisierung von Bohrsystemen
- MATLAB und Simulink zur vorausschauenden Instandhaltung
- MathWorks Energy Symposium 2023 (8 Videos)
Downstream-Produkte: Simulink unterstützt Wissenschaftler und Ingenieure bei der Modellierung und Simulation von Produktions- und Fertigungsprozessen:
Ressourcen
Untergrundmodellierungs- und -simulationsanwendungen mit MATLAB
Untergrundmodellierung mit SeReM
Modellieren und klassifizieren Sie Reservoir-Fazies mithilfe der Modellierung von Gesteinseigenschaften und seismischer Inversionsalgorithmen.
Untergrundsimulation mit MRST
Modellieren und simulieren Sie komplexe dynamische Reservoireigenschaften mithilfe von kompositorischer Fluiddynamik.
Optimierung der Öl- und Gasförderung in MATLAB
Einsatz leistungsstarker Solver bei nicht linearen Optimierungsproblemen mit MATLAB.
Data-Science-Anwendungen mit MATLAB
Analyse von Öl- und Gasförderdaten mit MATLAB
Untersuchen Sie Daten, erzeugen Sie Machine-Learning-Modelle und führen Sie prädiktive Analysen durch.
Big Data mit MATLAB
Untersuchen, analysieren und entwickeln Sie prädiktive Modell für Big Data.
Klassifizierung seismischer Fazies mit Deep Learning und Wavelets (54:28)
Sehen Sie, wie die Anwendung von Signalverarbeitungstechniken vor KI-Algorithmen zum Sieg beim SEAM AI Applied Geoscience GPU Hackathon beitrug.
HPC-Anwendungen mit MATLAB
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.
Cloud Computing mit MATLAB und Simulink
Beschleunigen Sie Entwicklungsprozesse mit einem On-Demand-Zugriff auf erweiterte Rechenressourcen, Software-Tools und zuverlässige Datenspeicherung.
Quantencomputing mit MATLAB und Simulink
Mit dem MATLAB Support Package for Quantum Computing können Sie Quantenalgorithmen entwickeln, simulieren und ausführen.
Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen mit MATLAB
Image Processing Toolbox
Führen Sie Bildverarbeitungen, Visualisierungen und Analysen durch.
Signal Processing Toolbox
Führen Sie Signalverarbeitungen und -analysen durch.
Wavelet Toolbox
Führen Sie Zeit-Frequenz- und Wavelet-Analysen von Signalen und Bildern durch.
Computer Vision Toolbox
Entwickeln und testen Sie Computer-Vision-, 3D-Vision- und Videoverarbeitungssysteme.
Klassifizierung von Fazies mit Wavelets und Deep Learning (25:29)
Wenden Sie Deep Learning und Wavelets in MATLAB als Ausgangspunkt zur Beschleunigung der Interpretation an.
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-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 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“.
Interpretation seismischer Horizonte unter Berücksichtigung von Gefällen in Petrel mit 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.
Die Grenzen durchbrechen: Integration von GIS-KI und LiDAR für digitale Innovationen (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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