Erdöl und Erdgas

 

MATLAB und Simulink für die Erdöl- und Erdgasbranche

Geowissenschaftler und Ingenieure in der Erdöl- und Erdgasbranche entscheiden sich für Produkte von MATLAB® und Simulink®, um:

  • Bohrausrüstung zu modellieren und zu optimieren
  • durch Analyse seismischer Daten optimale Bohrpositionen zu ermitteln
  • Monte-Carlo-Simulationen zur Bewertung und Risikoanalyse auszuführen
  • Lagerstätten zu modellieren, um die Nutzungsdauer von Erdöl- und Erdgasreserven zu verlängern
  • ihre Analysen auf GPU-Cluster und die Cloud zu skalieren

„Wir schaffen Mehrwert für unsere Kunden mit unserer Designkompetenz und unserem Wissen, nicht durch Programmierung. Mit Simulink und Embedded Coder konnten wir unsere Entwicklung beschleunigen, indem wir unsere Ressourcen und unseren Fokus von der Code-Implementierung zum Systementwurf und zum Testen auf Systemebene verlagert haben.“

Ingolf Wassermann, Baker Hughes

Sehen Sie sich ein Beispiel an

Predictive Maintenance

MATLAB kann Sie bei der Entwicklung von Algorithmen für Predictive Maintenance unterstützen, die auf das spezifische Betriebs- und Architekturprofil Ihrer Anlagen zugeschnitten sind. Mit der Predictive Maintenance Toolbox™  können Sie Zustandsindikatoren entwerfen und die Restlebensdauer Ihrer kritischen Anlagen wie Pumpen und Kompressoren abschätzen.

Lesen Sie, wie Baker Hughes mit MATLAB eine Predictive Maintenance-Plattform für Verdrängerpumpen implementiert und über 10 Millionen US-Dollar gespart hat.

Geowissenschaften, Bildverarbeitung und Deep Learning

Verwenden Sie MATLAB für geowissenschaftliche Anwendungen wie die Bildverarbeitung in der Fernerkundung, der Generierung und der Verarbeitung digitaler Höhenmodelle. Sie können auch Algorithmen für die stratigraphische Charakterisierung entwickeln. Sie können zahlreiche unterschiedliche Dateiformate aus Geoinformationssystemen und anderen raumbezogenen Quellen importieren und Hunderte von integrierten Funktionen für die Signalverarbeitung, die Bildanalyse und die Kurvenanpassung nutzen.

Sparen Sie Zeit bei langwierigen Interpretationsaufgaben für seismische Daten, wie der Erkennung der Umrisse komplexer Salzvorkommen, mithilfe von Deep Learning für die Erkennung seismischer Merkmale und des Eintreffens seismischer Wellen.

Lesen Sie, wie Geologen von Shell Software für die Vorhersage unterirdischer geologische Gegebenheiten entwickelt und bereitgestellt haben und damit bei der Entscheidungsfindung Monate einsparen konnten.

Echtzeitsimulation und HIL-Tests

Kombinieren Sie die dynamische Modellierung mit Echtzeittests in Simulink, um das Systemverhalten besser zu verstehen, Anlagenentwürfe zu entwickeln und Steuerungsalgorithmen ohne Hardware-Prototypen zu implementieren. Führen Sie mit Simulink Real-Time™ und Speedgoat HIL-Echtzeittests von Erdöl- und Erdgas-Produktionssystemen durch, etwa in den Bereichen Bohrung, Förderung, Unterwasserkonstruktion und Prozessanlagen.

Lesen Sie, wie ein Team der University of Texas in Austin Simulink Real-Time und ein Speedgoat-System beim Bau einer autonomen Mini-Bohranlage verwendet hat, um Latenzzeiten zu reduzieren und maschinennahen Steuerungscode nicht manuell schreiben zu müssen.

Modellierung von Bohrsystemen und digitale Zwillinge

Verwenden Sie Simscape™, um Flüssigkeitssysteme und Maschinen zu modellieren, die mit diesen Flüssigkeiten arbeiten. Dies ist für Anwendungen wie gesteuertes Hochdruckbohren geeignet. Die Simscape-Produktfamilie bietet Mehrdomänen-Simulationen für den Entwurf von Logik und Steuerungen für mehrere Subsysteme, wie Spülpumpen und Wechselstrommotoren, ohne die Gleichungen auf Systemebene abzuleiten und zu implementieren. Außerdem können Sie digitale Zwillinge Ihrer Anlagen mithilfe von Sensordaten automatisch in Echtzeit optimieren, ohne das IT-Team zurate ziehen zu müssen. 

Lesen Sie, wie Transocean die Leistung eines unter Wasser befindlichen Blowout-Preventer-Rohrschiebers in Simscape überwacht hat und dabei adaptive physikbasierte Modelle und Edge Analytics verwendet hat.

Energiehandel und Risikomanagement

Mit MATLAB können Sie Aufgaben des Energiehandels und Risikomanagements vereinfachen und automatisieren. Dazu gehören der Import und die Visualisierung von Energiedaten aus mehreren Quellen, die Erstellung prädiktiver Modelle von Zeitreihendaten zu Energie sowie die Ausführung von Monte-Carlo-Simulationen für Auswertungen und Risikoanalysen.

Sie können MATLAB-Algorithmen auch aus anderen Programmen wie R, Python® und Excel® heraus aufrufen und diese Modelle auf Unternehmenssystemen wie Power BI, Cloudera® und Hadoop® bereitstellen. Mit der MATLAB-API können Sie die beste Programmiersprache oder Plattform für jeden Teil Ihres Workflows auswählen. MATLAB dient dabei stets als Bindeglied.

Lesen Sie, wie RWE mit MATLAB ein automatisiertes System für den Handel und das Risikomanagement von Erdgas und Strom entwickelt und bereitgestellt hat

Model-Based Design und Produktentwicklung

Implementieren Sie Model-Based Design mit MATLAB und Simulink, um den Zeitaufwand für die Entwicklung um 50 % oder mehr zu reduzieren. Verlagern Sie Ihre Ressourcen und Ihren Schwerpunkt von der Codeimplementierung und dem Debugging maschinennaher Treiber zum Systementwurf und zum Testing.

Verwenden Sie den App Designer und MATLAB Compiler™, um eigenständige Anwendungen mit benutzerdefinierten UIs zu erstellen und sie an andere Personen weiterzugeben – auch wenn diese sich nicht mit MATLAB auskennen.

Lesen Sie, wie Baker Hughes mit Model-Based Design die Präzision von Bohrausrüstung erhöht und teure Feldtests minimiert hat.

Datenanalysen und Machine Learning

Automatisieren Sie Ihre Verarbeitungsschritte für seismische Daten, wie die Arbeit mit SEGY-Dateien und die Verarbeitung von Dateien mit Schussdatensätzen und Laufzeiten seismischer Wellen. Sie können auch unterirdische Gegebenheiten mithilfe von Visualisierungen in MATLAB interpretieren. Kombinieren Sie Methoden des Machine Learning, der Signalverarbeitung und der dynamischen Modellierung auf einer einzelnen Plattform für Anwendungen wie Bohrstrang-Vibrationsanalysen, Untersuchungen der Ölfeld-Förderrückgangsrate sowie Analysen zu Seismik und Fracking.

Eliminieren Sie mit dem MATLAB-Interface für Petrel mehrere Vor- und Nachverarbeitungsschritte für Daten in Ihrem Petrel-Projekt.

Lesen Sie, wie Halliburton mithilfe von Machine Learning in MATLAB die Sicherheit der Ölexploration erhöht.

Über den Desktop hinaus

Sie können mit einem Mausklick C-, C++- und HDL-Code generieren, der auf Hardware ausgeführt werden kann. Erstellen Sie hardwareunabhängigen Strukturierten Text und Kontaktpläne nach IEC 61131-3 und stellen Sie sie auf PLCs und PACs bereit.

Verwenden Sie vordefinierte Big-Data-Analysetechniken und spezielle Toolboxen, um Ihre Algorithmen auf Mehrkernprozessoren, Clustern und NVIDIA-GPUs auszuführen, ohne neue Programmiersprachen erlernen zu müssen. Skalieren Sie Ihre Programme auf die Cloud, ohne sie umschreiben zu müssen. Rufen Sie MATLAB-Funktionen von PI-Systemen aus auf, ohne separate Architekturen erstellen zu müssen.

Sehen Sie, wie BG Group/Shell mit MATLAB ein Produktions-Framework für die Verarbeitung mehrerer Terabyte großer seismischer Daten sätze entwickelt.

„MATLAB bietet die schnellste und effizienteste Möglichkeit, ein hochwertiges Produkt zu erstellen.“

Dr. Daniel Moos, GeoMechanics International

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