數據分析和機器學習的能源和公用事業
利用大數據和AI燃料創新發現、提取和下遊傳遞的能量
提高產量和減少停機時間與數據分析和人工智能
使石油和天然氣公司能夠利用數據分析,機器學習和人工智能解鎖新的生產效率同時降低風險和減少運行停機,由磚統一數據分析平台。Beplay体育安卓版本
石油勘探
確定石油儲量和更好的預測鑽下運用機器學習大量的地震、土壤、和設備數據。
預見性維護
避免生產故障和停機時間機器通過分析實時數據,維護時間表,和其他曆史數據來預測設備維護的需要。
生產和預測
確定最優的采油方法和準確預測產量水平通過分析地震,鑽井,並在實時生產數據。
解決方案表
簡化數據+人工智能能源公司可以開快可持續的創新
數據是幾乎所有的核心創新能源,石油和天然氣行業。主要組織是利用數據和分析的力量來解決戰略挑戰,做出更明智的決策,最大限度地減少風險,簡化操作,讓我們向一個零的世界。
解決方案表
建立一個更高效的能源供應鏈數據+人工智能
數據驅動創新,領先的石油和天然氣公司利用分析的力量不會過時的操作和加速的結果。與數據的核心策略,公司可以作出更明智的決定在每一個階段的供應鏈。
客戶視頻
提高發現和生產統一的數據分析
看這個視頻學習德文能源利用Azure磚地震和分析大量的數據更有效地發現石油和天然氣。
博客
使你的聰明與預測性維護石油和天然氣資產
閱讀這一技術博客,了解如何構建一個端到端使用實時流傳感器數據預測的數據管道
客戶說
DNV GL是如何打破整個能源行業分析的障礙嗎
學習DNV GL是利用磚過程物聯網傳感器數據和訓練大規模機器學習模型,將智能電表的數據轉化為建議,以更好的服務他們的客戶。beplay体育app下载地址
客戶的主題
在殼牌朝著AI
學習Shell是利用大數據和分析,使創新的力量用例形成能源工業的現代化。
博客
現代工業物聯網對Azure的分析——第1部分
學習工業物聯網(IIoT)已經在過去的幾年裏作為一個基層主要技術堆棧被駕駛在石油天然氣行業廣泛采用和生產使用。
博客
現代工業物聯網對Azure的分析——第2部分
下麵的演練大數據用例在第1部分中,學習如何利用Azure磚工業物聯網的分析,看看如何攝取從現場設備實時數據到Azure。
博客
現代工業物聯網對Azure的分析——第3部分
學習如何利用機器學習來預測維護和風力渦輪機的收入最大化同時最小化停機時間的機會成本,從而最大化利潤。
“磚為殼產生了一個巨大的價值。庫存優化工具(建立在磚)是第一個擴大數碼產品,我的組織和它的全球部署意味著我們現在每年提供數百萬美元的儲蓄。”