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DescartesLabs:通過融合商業和專有數據為石油和天然氣部門創建可操作的AI

DescartesLabs:通過融合商業和專有數據為石油和天然氣部門創建可操作的AI

能源行業已經在機器學習和人工智能領域流行了好幾年了。盡管行業會議的出現有助于集中討論如何更好地利用和從新技術中提取業務價值,但似乎很少有參與者能夠在數字化轉型中抓住機器學習的真正潛力。

DescartesLabs與商貿公司合作,接觸自然資源和經濟基礎設施,包括二疊紀的井場、發電、道路、橋梁和工業設施。這些企業對物理世界有著濃厚的興趣,并使用DescartesLabs平臺來構建用于機器學習的數據資產。我們不斷增長的衛星和其他全球傳感器數據收集加快了數據科學團隊建模的時間,以便他們能夠更加靈活和實驗性地開發有助于預測或驗證市場關鍵變化的獨特模型。

例如,我們的應用科學團隊開發了勘探信號來跟蹤二疊紀地區的井場建設階段,作為新生產何時進入市場的領先指標。施工的早期階段在哨兵2號的視覺圖像中清晰可見。視覺信號允許每兩周檢測和監測一次道路施工、清墊和蓄水池填充與排水,并進行更新。

DescartesLabs:通過融合商業和專有數據為石油和天然氣部門創建可操作的AI

結合額外的傳感器數據可以創建更完整的圖像。例如,SAR突出顯示金屬,允許觀察者在安裝后拾取完井設備和井口。熱成像可以檢測和量化燃燒活動,這有助于確定何時完成以及何時開始生產天然氣或石油。

在新興市場,較長的前景對于了解各種能源的預期需求軌跡非常有價值。DescartesLabs監控太陽能和風力發電基礎設施,以估算即使是最不透明的新興市場中可再生能源的能源供應。

最后,除了供需因素外,物理信號還可以幫助組織的運營和合規性。例如,樹木和建筑物探測器可以近乎實時地監控管道或基礎設施網絡上的侵占。

雖然外部物理觀察的菜單既強大又不斷改進,但組織可用的最有價值的數據可能是其自身的觀察,操作和決策歷史。這些數據可用于訓練模型,驗證假設或引導新研究。DescartesLabs應用科學團隊與客戶和合作伙伴合作,了解可用于建模的機構知識和歷史數據,并為組織內的新館藏提供建議,以推動未來的建模工作。然后,我們提供企業級數據處理和管理,以支持下一代全球規模的機器學習分析。

這種商業和專有數據的結合實現了超越傳統智能產品的飛躍,是數據動畫企業的基礎。未來五年,圍繞人工智能和機器學習將演變為將從根本上改變石油和天然氣行業未來的行動。企業將通過機器學習來改變其運營和決策。這種方法將使反饋循環能夠建議最佳行動并持續收集和整合來自地球和特定企業運營的新數據。新模型可以反復構建業務各個方面的各種問題,從而帶來更高的利潤,效率和可靠性。如果您或您的數據科學團隊希望通過將其與各種地球物理和時空信號相結合,找到從數據中提取價值的新方法。

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