MATLAB e Simulink consentono di personalizzare e velocizzare i test e la valutazione di processi a monte e a valle tramite operazioni di modellazione e simulazione dinamiche. Queste funzionalità permettono di ottimizzare la produzione e le prestazioni degli asset con costi operativi minimi e un massimo ritorno sull’investimento.
Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Personalizzare e scalare progetti 3D, la modellazione e la simulazione di processi in superficie e nel sottosuolo in giacimenti convenzionali, non convenzionali o di stoccaggio
- Analizzare i dati sismici e dei pozzi in più domini utilizzando algoritmi di elaborazione di immagini, segnali e wavelet
- Velocizzare l’analisi dei dati su larga scala con la visione artificiale (elaborazione di immagini e segnali) e la Data Science (IA, Machine Learning e Deep Learning) con capacità HPC (High-Performance Computing)
- Interconnettere MATLAB e Simulink con applicazioni software esterne, creare la propria applicazione e generare automaticamente il codice, in base alle proprie esigenze
Prodotti relativi alle risorse energetiche sviluppati in MATLAB e Simulink
Con MATLAB e Simulink, è possibile personalizzare la modellazione e la simulazione di processi convenzionali, non convenzionali, di cattura e stoccaggio della CO2 (CCS) e di nuovi processi energetici, usando:
Set di strumenti HPC e Data Science: sviluppati in MATLAB, questi set di strumenti offrono soluzioni basate su tecnologie digitali con toolbox personalizzabili in vari settori:
- IA: Machine Learning, Deep Learning e Reinforcement Learning
- HPC: calcolo parallelo, su GPU, Cloud e computazione quantistica; server di produzione
- IPCV: elaborazione di immagini, segnali e wavelet; visione artificiale; GIS
Prodotti a monte: MATLAB supporta geoscienziati e ingegneri nella modellazione e simulazione di processi nel sottosuolo e in superficie:
- SeReM: modellazione sismica 3D, inversione sismica e classificazione di proprietà petrofisiche del sottosuolo (sviluppato dal professor Dario Grana)
- MRST: modellazione del sottosuolo 3D, simulazione e automazione della fluidodinamica composizionale con reti geologicamente adattabili (sviluppato da SINTEF)
- Gemello digitale per la modellazione e l’automazione di sistemi di perforazione
- MATLAB e Simulink per la manutenzione predittiva
- MathWorks Energy Symposium 2023 (8 video)
Prodotti a valle: Simulink supporta la comunità scientifica e ingegneristica nella modellazione e simulazione di processi di fabbricazione e di produzione:
Risorse
Applicazioni per la modellazione e la simulazione del sottosuolo con MATLAB
Modellazione del sottosuolo con SeReM
Modella e classifica facies di giacimenti usando algoritmi di modellazione delle proprietà delle rocce e di inversione sismica.
Simulazione del sottosuolo con MRST
Modella e simula proprietà complesse di giacimenti dinamici usando la fluidodinamica composizionale.
Ottimizzazione della produzione di petrolio e gas in MATLAB
Sfrutta potenti solutori per risolvere problemi di ottimizzazione non lineare con MATLAB.
Applicazioni di Data Science con MATLAB
Analisi dei dati di produzione di petrolio e gas con MATLAB
Esplora i dati, costruisci modelli di Machine Learning ed elabora analisi predittive.
Big Data con MATLAB
Scopri, analizza e sviluppa modelli predittivi sui Big Data.
Classificazione di facies sismiche con Deep Learning e wavelet (54:28)
Scopri come l’applicazione di tecniche di elaborazione dei segnali prima degli algoritmi di IA ha contribuito a vincere il SEAM AI Applied Geoscience GPU Hackathon.
Applicazioni di High-Performance Computing con MATLAB
Calcolo parallelo (CPU e GPU) con MATLAB e Simulink
Esegui calcoli su larga scala e parallelizza simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e Cloud.
Cloud Computing con MATLAB e Simulink
Accelera i processi di sviluppo grazie all’accesso on-demand a risorse di elaborazione e strumenti software avanzati e a un’archiviazione dati affidabile.
Computazione quantistica con MATLAB e Simulink
Crea, simula ed esegui algoritmi quantistici con MATLAB Support Package for Quantum Computing.
Applicazioni per elaborazione di immagini e Computer Vision con MATLAB
Image Processing Toolbox
Esegui operazioni di elaborazione immagini, visualizzazione e analisi.
Signal Processing Toolbox
Esegui l’elaborazione e l’analisi dei segnali.
Wavelet Toolbox
Esegui analisi tempo-frequenza e wavelet di segnali e immagini.
Computer Vision Toolbox
Progetta e testa di sistemi di visione artificiale, visione 3D e di elaborazione video.
Classificazione di facies con wavelet e Deep Learning (25:29)
Applica il Deep Learning e le wavelet in MATLAB come punto di partenza per velocizzare l’interpretazione.
Convertitore di file raster sismici in file SEG-Y
Converti immagini sismiche in file in formato SEG-Y georeferenziati.
Esempi di applicazioni di IA, High-Performance Computing e di elaborazione di immagini e Computer Vision
I geologi di Shell sviluppano e distribuiscono un software per prevedere le caratteristiche geologiche del sottosuolo
Shell sviluppa un’applicazione per caratterizzare quantitativamente le caratteristiche geologiche del sottosuolo per ridurre i costi per l’esplorazione di petrolio e gas.
Sinopec sviluppa l’inversione sismica intelligente ad alta precisione con il Deep Learning
Gli ingegneri di Sinopec usano MATLAB per introdurre un nuovo metodo di inversione sismica chiamato inversione intelligente frequenza-fase.
Interpretazione dell’orizzonte in base al dip sismico in Petrel con MATLAB (9:50)
Chevron integra MATLAB in Petrel per progettare e implementare un algoritmo di monitoraggio automatico dell’orizzonte in base al dip sismico.
Test di progettazione e integrazione basati su modelli di strumenti di perforazione di petrolio e gas alla Baker Hughes - GE (19:44)
Shell e l’AACoE usano MDCS per consentire ai propri ingegneri di utilizzare strumenti basati sull’IA per velocizzare i processi e al contempo aumentarne l’affidabilità.
Superare i limiti: integrazione di GIS, IA e LIDAR per l’innovazione digitale (24:09)
Gli ingegneri di Spacesium usano MATLAB per segmentare e classificare rapidamente i dati delle nuvole di punti.
MATLAB e analisi avanzate presso Shell (29:14)
Shell realizza stack di analisi per gli algoritmi di monitoraggio dei processi e analisi predittiva adottando un approccio a tre passaggi.
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