推动能源创新

加速向可持续未来转变

先进的能源公司正在使用 NVIDIA 技术来变革行业并提高全球人民的生活品质。该公司通过开发可再生能源,构建更智能、更具弹性的电网运营,加快能源勘探和生产,以及确保员工和社区的安全条件,帮助我们迈向更光明、更可持续的未来。

利用数字孪生确保发电厂安全运行

了解西门子能源公司如何利用 NVIDIA Omniverse和 NVIDIA Modulus 构建数字孪生,帮助每年节省 17 亿美元的预测维护费用。

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深入见解。

强力支持计算

无论是在数据中心本地还是在云中,都可借助高性能计算加速地球物理和工程应用程序。

保护健康和环境

确保遵守适当的个人防护装备 (PPE) 协议,并使用 AI 技术观察设备、预测和检测故障,从而识别安全隐患,拯救生命。

简化行业细分流程

  • 上游

  • 中游

  • 下游

  • 公用事业

勘探和生产

NVIDIA 的 GPU 加速计算平台能够为埃尼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地震成像任务。

地震数据处理

无论您使用的是逆时偏移 (RTM)、Kirchhoff,还是全波形反演 (FWI) 算法,与仅采用 CPU 相比,基于 NVIDIA GPU 的地震处理技术可以将地震数据处理速度提升高达 5 倍,从而缩短取油时间。借助 NVIDIA GPU,处理地震勘测的地质学家可以应用高级过滤器,解读最复杂的数据集的相关结果。

阅读了解如何通过单程逆时偏移来降低成本 >

地球科学可视化

无论您是使用本地工作站还是虚拟桌面,NVIDIA 专业解决方案均能够提高可视化和繁重计算的吞吐量。有了 NVIDIA® Quadro®,解读者坐在桌前即可改善 3D 地震道属性的计算和区域盆地的可视化分析。

了解适用于地球科学领域的远程工作解决方案 >

油藏模拟

借助先进的建模和模拟技术,更大限度地提高油藏性能。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,让研究人员在更短的时间内获得丰富价值。

观看有关使用高性能 AI 推进能源未来的网络研讨会  >

了解 Stone Ridge Technology 和 Eni 如何在 NVIDIA GPU 上开发出世界上最快的油藏模拟软件  >

健康、安全和环境

保护员工、承包商和环境是当今能源公司极其重要的工作。借助 NVIDIA Metropolis,公司可通过将深度学习运用到工人安全、交通管理和资源优化等应用程序的视频流中,大大提高井场的安全性和智能化程度。

阅读了解总部位于荷兰的 Rolloos 如何使用 AI 技术打造便于工人使用的安全石油钻机 >

管道优化

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计以提高吞吐量。这些技术还可用于监控运输位置,验证其安全性。

其他领域包括旨在优化商品交易和配送的需求预测,以及管道容量优化。

通过使用深度学习和机器学习算法,石油天然气公司可以判定条件变化时优化作业的可靠方式。

–“NVIDIA 与通用电气公司 Baker Hughes 开展合作,将 AI 引入石油和天然气行业”,NVIDIA 博客

预测性维护

实时识别机器中的差异并预测设备的剩余使用寿命,避免断电、停机和不必要的维护成本。通过基于 GPU 的深度学习服务器(例如 NVIDIA® DGX A100),油气井操作工可以直观呈现大量生产和传感器数据(例如泵压、流速和温度),并对这些数据进行分析。

借助 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA Modulus,全球能源巨头西门子能源公司正在构建数字孪生,以便每年 17 亿美元的节省热回收蒸汽发生器的预测性维护费用。

其他重点领域包括容量优化、经济预测和站点监控。

预测性维护

性能优化

通过确定性能欠佳、虚拟测试运营或资产变更的根本原因,并更大限度地减小所提议变更的意外风险,提高提炼资产的可靠性和性能。

发电和配电

借助使用 AI 来预测需求、生成电力和管理能源资源的弹性网格,向更具可持续性的未来加速转变。

碳氢化合物

利用地震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。

电网

提高基于 NVIDIA GPU 运行的复杂网格运算优化和建模技术的性能。

观看有关基于 NVIDIA GPU 借助动态建模来优化电网的网络会议 >

我们的合作伙伴

Baker Hughes
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Conundrum
CPFD
Emerson
GeoComputing Group
Halluburton Landmark
hivecell-logo
IHS Markit
power-runner-logo
Ridgeway Kite
rolloos-logo
Schlumberger
Seismic City
Spark Cognition
Stone Ridge Technology

通过 NVIDIA A100 80GB PCIE,我们的客户可以即可在相同的硬件占用空间下,将油藏模型尺寸翻倍。此外,内存带宽提高 25%,从而使模型运行速度比以往更快。

– Stone Ridge Technology 首席执行官 Vincent Natoli

我们非常自豪能够参与 NVIDIA A100 80GB PCIE 卡的预测试活动。它为研究和生产 GPU 解决方案提供了原始性能的一次变革,同时其稳健的工具能够与敏捷、响应迅速的客户端需求完美匹配。

– DUG Technology 首席信息官 Stuart Midgley

适用于能源业的 NVIDIA 解决方案

实时边缘 AI

边缘计算能力

通过在网络边缘收集和分析数据,公司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 驱动的计算能力,以支持工厂内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一个统一的基础。

为数据中心带来强大计算能力

数据中心计算能力

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见解。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。NVIDIA DGX 系统也使用 Tensor Core GPU,这些系统配备了用于快速部署 的DGX 软件堆栈,以满足深度学习和机器学习开发者的需求。

实时边缘 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功能交付到消费者手中,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,并且 NGC 目录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(用于智能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。

为数据中心带来强大计算能力

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,使客户能够在云中、服务器上或边缘位置部署推理和 AI 功能。这种软件投资旨在加速客户部署,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、适用于智能视频分析 (IVA) 的 DeepStream、适用于推理的 NVIDIA Isaac 和 NVIDIA TensorRT、适用于调整深度神经网络 (DNN) 的 TAO 工具套件、适用于容器和 AI 软件的 NGC 目录等等。

详细了解最新的能源创新。