Modellazione e simulazione delle risorse energetiche con MATLAB e Simulink

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:

L’illustrazione mostra le operazioni digitali di modellazione, simulazione, ottimizzazione e automazione utilizzate con MATLAB e Simulink.

Risorse

Applicazioni per la modellazione e la simulazione del sottosuolo con MATLAB

SeReM: MATLAB® Seismic Reservoir Modeling

Modellazione del sottosuolo con SeReM

Modella e classifica facies di giacimenti usando algoritmi di modellazione delle proprietà delle rocce e di inversione sismica.

MRST: MATLAB® Reservoir Simulation Toolbox

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

MATLAB per la Data Science

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.

Seismic Facies Classification with Deep Learning and Wavelets (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.

Ulteriori informazioni sulla Data Science

Applicazioni di High-Performance Computing con MATLAB

Calcolo parallelo - Soluzioni MATLAB e Simulink

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.

Ulteriori informazioni sull’High-Performance 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.

Facies Classification with Wavelets and 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

Shell Geologists Develop and Deploy Software for Predicting Subsurface Geologic Features

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 Develops High Accuracy Intelligent Seismic Inversion with Deep Learning

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.

Seismic dip Guided Horizon Interpretation in Petrel with 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.

Breaking the Boundaries Integrating GIS AI and Lidar for Digital Innovation (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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