MATLAB et Simulink vous permettent de personnaliser et d'accélérer les tests et évaluations de processus amont et aval grâce à des modélisations et des simulations dynamiques. Ces capacités permettent d'optimiser les performances des actifs et la production avec des coûts d'exploitation minimaux et des retours sur investissement maximaux.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Personnaliser et étendre le design 3D, la modélisation et la simulation de processus de subsurface et de surface dans des réservoirs conventionnels, non conventionnels ou de stockage
- Analyser des données sismiques et des données de forage dans plusieurs domaines avec des algorithmes de traitement d'images, de signaux et par ondelettes
- Accélérer l'analyse de données à grande échelle en utilisant la Computer Vision (traitement du signal et des images) et la Data Science (IA, Machine Learning et Deep Learning), grâce à des capacités de calcul haute performance (HPC)
- Interconnecter MATLAB et Simulink avec des applications logicielles externes, créer votre propre application et générer automatiquement du code en fonction de vos besoins
Produits liés aux ressources énergétiques développés dans MATLAB et Simulink
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez personnaliser la modélisation et la simulation de processus énergétiques conventionnels, non conventionnels, de capture et de stockage du carbone (CCS) ainsi que des processus de nouvelles énergies en utilisant :
Ensembles d'outils de Data Science et de HPC : développés dans MATLAB, ces ensembles d'outils fournissent des solutions de technologie numérique avec des toolboxes personnalisables dans divers domaines :
- IA : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
- HPC : calcul quantique, cloud computing, calcul sur GPU et calcul parallèle ; serveur de production
- IPCV : traitement des images, des signaux et des ondelettes ; Computer Vision ; SIG
Produits en amont : MATLAB aide les géoscientifiques et les ingénieurs à modéliser et à simuler des processus de surface et de subsurface :
- SeReM : modélisation sismique 3D, inversion et classification des propriétés pétrophysiques de subsurface (développé par le professeur Dario Grana)
- MRST : modélisation 3D de la subsurface, simulation et automatisation de la dynamique des fluides de composition avec des grilles géologiquement adaptables (développé par SINTEF)
- Jumeaux numériques pour la modélisation et l'automatisation des systèmes de forage
- MATLAB et Simulink pour la maintenance prédictive
- MathWorks Energy Symposium 2023 (8 vidéos)
Produits en aval : Simulink aide les scientifiques et les ingénieurs à modéliser et à simuler des processus de production et de fabrication :
Ressources
Applications de modélisation et de simulation du sous-sol avec MATLAB
Modélisation du sous-sol avec SeReM
Modélisez et classez les faciès de réservoirs grâce à des algorithmes de modélisation des propriétés des roches et des algorithmes d'inversion sismique.
Simulation du sous-sol avec MRST
Modélisez et simulez les propriétés dynamiques de réservoirs complexes grâce à la dynamique des fluides de composition.
Optimisation de la production de pétrole et de gaz avec MATLAB
Exploiter des solveurs puissants pour résoudre des problèmes d'optimisation non linéaire avec MATLAB.
Applications de Data Science avec MATLAB
Analyse des données de production de pétrole et de gaz avec MATLAB
Explorez les données, développez des modèles de Machine Learning et effectuez des analyses prédictives.
Le Big Data avec MATLAB
Explorez, analysez et exploitez des Big Data pour le développement de modèles prédictifs.
Classification des faciès sismiques par Deep Learning et ondelettes (54:28)
Découvrez comment l'application de techniques de traitement du signal avant les algorithmes d'IA a permis de remporter le SEAM AI Applied Geoscience GPU Hackathon.
Applications de calcul haute performance avec MATLAB
Calcul parallèle (CPU et GPU) avec MATLAB et Simulink
Effectuez des calculs à grande échelle et parallélisez des simulations en utilisant des ordinateurs multicœurs, des GPU, des clusters et des clouds.
Cloud computing avec MATLAB et Simulink
Accélérez les processus de développement en utilisant un accès on-demand à des ressources de calcul améliorées, à des outils logiciels et à un stockage de données fiable.
Quantum computing avec MATLAB et Simulink
Créez, simulez et exécutez des algorithmes quantiques avec MATLAB Support Package for Quantum Computing.
Applications de traitement d'images et de Computer Vision avec MATLAB
Image Processing Toolbox
Traitez, visualisez et analysez des images.
Signal Processing Toolbox
Traitez et analysez des signaux.
Wavelet Toolbox
Effectuez des analyses temps-fréquence et des analyses par ondelettes de signaux et d'images.
Computer Vision Toolbox
Concevez et testez des systèmes de Computer Vision, de vision 3D et de traitement vidéo.
Classification des faciès par ondelettes et Deep Learning (25:29)
Appliquez le Deep Learning et les ondelettes dans MATLAB comme point de départ pour accélérer l'interprétation.
Convertisseur de raster sismiques en SEG-Y
Convertissez des images sismiques en fichiers géoréférencés au format SEG-Y.
Exemples d'applications dans les domaines de l'IA, du calcul haute performance, du traitement d'images et de la Computer Vision
Les géologues de Shell développent et déploient un logiciel de prédiction des caractéristiques géologiques du sous-sol
Shell développe une application permettant de quantifier les caractéristiques géologiques du sous-sol pour réduire ses coûts de prospection pétrolière et gazière.
Sinopec développe une inversion sismique intelligente de haute précision grâce au Deep Learning
Les ingénieurs de Sinopec utilisent MATLAB pour introduire une nouvelle méthode d'inversion sismique appelée inversion intelligente fréquence-phase.
Interprétation des horizons, guidée par pendage sismique dans Petrel avec MATLAB (9:50)
Chevron intègre MATLAB à Petrel pour concevoir et implémenter un algorithme de suivi automatique des horizons guidés par pendage sismique.
Comment MATLAB Parallel Server et les outils de vision transforment Shell (19:44)
Shell et l'AACoE utilisent le MDCS pour fournir à leurs ingénieurs des outils d'intelligence artificielle afin d'accélérer les processus tout en augmentant leur fiabilité.
Dépasser les cloisonnements : intégration du SIG, de l’IA et du Lidar pour l'innovation numérique (24:09)
Les ingénieurs de Spacesium utilisent MATLAB pour segmenter et classer rapidement les données de nuages de points.
MATLAB et l'analyse complexe de données chez Shell (29:14)
Shell développe des piles analytiques pour servir les algorithmes de surveillance de processus et d'analyse prédictive en s'appuyant sur une approche en trois étapes.
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