Learn how Siemens Energy is leveraging NVIDIA Omniverse™ and NVIDIA Modulus to build a digital twin that could help save $1.7 billion per year in predictive maintenance.
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。
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
电网
勘探和生产
NVIDIA GPU 加速计算平台在支持意大利埃尼集团的勘探活动方面发挥了重要作用，提高了在更短的时间内以更高的精度完成高级地震成像任务的能力。
地震数据处理
无论是使用逆时偏移 (RTM)、Kirchhoff，还是全波形反演 (FWI) 算法，与仅采用 CPU 相比，基于 NVIDIA GPU 的地震波处理技术可将地震数据处理速度提升高达 5 倍，从而缩短石油开采时间。借助 NVIDIA GPU，处理地震勘测的地质学家可以在最复杂的数据集上应用高级过滤器并解释结果。
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重度计算的吞吐量。
高性能计算（HPC）和 AI 可在解释器桌面改善三维地震道属性的计算和区域盆地的可视化分析。
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分析性能。在CUDA® 软件上运行的 NVIDIA GPU 能够加快并减少模型处理周期，使研究人员能够以最少的时间获得最大的价值。
了解 Stone Ridge Technology 和埃尼集团如何基于 NVIDIA GPU 开发出全球运行速度更快的油藏模拟软件 >
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，企业可以通过将深度学习应用于视频流以实现员工安全、交通管理和资源优化等应用，从而使井场更安全、更智能。
管道优化
利用大数据和 AI 系统优化管道填充方式，检测腐蚀以识别潜在泄漏，并自动化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。
包括优化商品交易的需求预测以及优化运输和管道容量的其他领域
使用深度学习和机器学习算法，石油和天然气公司可以确定在条件变化时优化其运营的最佳方式。
–“NVIDIA 与 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。借助 NVIDIA® DGX™ A100等基于 GPU 的深度学习服务器，油井运营商可以可视化和分析大量生产和传感器数据，例如泵压、流速和温度。
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，每年可帮助在热回收蒸汽发生器的预测性维护方面节省 17 亿美元。
其他重点领域包括容量优化、经济预测和站点监控。
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
借助可以预测需求、发电和管理能源资源的智能弹性电网，向更具可持续性的未来加速前行。
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 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
通过在 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 运行的复杂电网运算优化和建模技术的性能。
适用于能源业的 GPU 加速应用程序
我们的合作伙伴
适用于能源业的 NVIDIA 解决方案
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。
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。
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。
详细了解最新的能源创新。
