能源公司正在通过 AI 增强的 3D 体积可视化框架和 HPC 简化核心样本分析工作流程，同时以更高分辨率与更大体积进行交互。这包括正向波形反转 (FWI) 和逆时迁移 (RTM)，这两项都是关键的地震成像工作流程。
利用 AI 优化地下石油和天然气作业
利用 AI 工作负载以及高性能计算和可视化来变革工作流。
概览
如何加速资源发现，同时降低对环境的影响
油气企业正逐渐转型为综合性能源公司。利用改进的流程 (包括 GPU 驱动的工作负载)，它们正在缩短现场检测时间，并实现更好的勘探、生产、传输以及向全球消费者分发燃料，从而降低资本支出。此外，全球脱碳计划正在加速从化石燃料向碳足迹较小的替代燃料过渡，并逐渐扩大风能、太阳能、核能、水电、绿色氢能和地热等可再生能源的规模。
用例
用于地下作业的 AI 用例
地震图像处理
地下地质成像
油藏模拟
预测和分析流体行为。
地球科学和工程 AI 智能体
自主优化现场运营。
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新闻和活动
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关于地下 AI 的常见问题解答
GPU 驱动的工作负载使能源公司能够执行高性能计算 (HPC) 和 3D 体积可视化，从而简化核心样本分析和复杂地震成像等工作流。这可从大型数据集中获得更深入的洞察，从而减少资本支出并提高勘探模型精度。
生成式 AI 模型基于地震调查、测井曲线、电网传感器数据、电厂数据以及智能仪表读数等专业数据集进行训练，以降低运营成本并提升工作效率。这些模型帮助能源企业组织将海量运维数据转化为可操作的洞察，从而帮助决策制定。
- 了解适用于能源行业的生成式 AI 模型。
NVIDIA NeMo 是用于构建、定制和部署生成式 AI 模型的框架。在能源领域，它用于优化特定领域 AI 模型，用于地下勘探、生产运维以及高效数据管理。
NVIDIA Omniverse 是一个平台，可实现基于 OpenUSD 的 3D 工作流和数字孪生的创建和运维。在能源领域，软件开发者用它来开发地下环境和基础设施的逼真仿真和数字副本。
PhysicsNeMo 是一款用于构建和训练物理-机器学习模型的开放源代码框架，用于全场代理生成。它提供的结果比传统正向仿真快 10–100 倍，同时与全物理数值解决方案相比，保持合理的模型精度。
傅里叶神经算子 (FNO) 是一种专用体系架构，用于处理复杂地质建模的大型输入数据集。它能够在较长时间窗口内实现计算高效的预测，这对于管理地下储层的长期行为至关重要。
HPC 可实现大规模地震数据处理，并支持正向波形反演 (FWI) 和反向时间迁移 (RTM) 等先进技术。这些计算方法使地球科学家能够以更高的分辨率和速度实现地下地质可视化。
代理式 AI 利用全栈 AI 框架，创建专用、自主的智能体，以管理能源工作流中的特定任务。这些智能体提供特定领域的洞察，通过将复杂的运维决策自动化，加速生产时间表。
FWI (全波形反演) 和 RTM (逆时迁移) 是关键的地震成像工作流，用于创建准确的地下地质模型。它们需要巨大的计算功耗，并可以通过 AI 和 HPC 优化，以提供更清晰的油藏结构图像。
- 评估地震处理和成像技术。
基于 OpenUSD 的数字孪生允许不同软件工具之间交换高保真 3D 数据，从而构建协作且逼真的仿真环境。这可确保地下模型在整个工程和仿真过程中保持模型精度和视觉质量。
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