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利用数字化技术提升油气勘探的效率和成功率
钻井计划优化、实时监控和风险评估
提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
原创|实施案例|编辑:况鱼杰|2020-07-03 09:49:17.957|阅读 110 次
概述:Searcher Seismic是一家独立的多客户公司,为全球石油和天然气行业提供高质量,非排他的地下数据集。正在利用石油和天然气行业的数据,为无风险勘探提供地图,但是向客户的数据传递成为一个日益严重的问题,所以该公司寻求Cloudera的技术堆栈和专业服务团队来实现他们的目标。
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在当今的技术时代,地震数据的处理需要功能强大的计算机,才华横溢的研究人员,多种软件和技能。对于石油和天然气行业而言,其对于制定战略性业务决策至关重要。地震数据可以准确地帮助规划井眼,减少进一步勘探的需要,并将对环境的影响最小化。
石油和天然气行业利用地震勘探从岩石类型及其在地表以下的位置产生详细的图像,以确定油气藏的位置和大小。这是通过将声波从地下岩层上弹起并通过记录传感器捕获反射回地面的波来实现的。分析波浪返回的时间可提供有关岩石类型以及这些地层中可能的气体或流体的有价值的信息。
公司背景
Searcher Seismic是一家独立的多客户公司,总部位于西澳大利亚州,为全球石油和天然气行业提供高质量,非排他的地下数据集。客户使用Searcher的领先数据集以具有成本效益的方式降低其勘探投资组合的风险。搜索者的愿景是成为全球多客户公司,以其对优质产品,互惠互利的合作伙伴关系和总体客户满意度的承诺而倍受赞誉。
地震数据是在陆地和海洋环境中用于成像地下的主要地球物理方法。
高效勘探,对环境的影响较小
Searcher Seismic正在利用石油和天然气行业的数据,为无风险勘探提供地图。对于任何公司(例如Searcher)而言,梳理20PB的数据库都是非常耗时且极其昂贵的,因为这是一个非常劳动密集型的过程。当前的数据管理实践很容易发生人为错误,并且经常需要物理媒体转录或处理,才能访问数据。向客户的数据传递也成为一个日益严重的问题。
Searcher Seismic寻求Cloudera的技术堆栈和专业服务团队来实现他们的目标。这使该公司能够构建新产品Saismic™。这项基于云的服务可按需提供全球地震数据,并提供对深度学习和高级分析的原生支持。该公司实施了一种混合云方法,该方法具有到数据中心集群的高速光纤链接,该集群直接链接到Microsoft Azure和Amazon Web Services。
通过机器学习和人工智能转变大数据
随着机器学习在石油和天然气行业中越来越广泛地被采用,对具有已知来源和使用权的组织化数据的需求从未如此强烈。同样Cloudera也加入了此热潮,推出的Cloudera Machine Learning可以帮助Searcher Seismic更好的实现他们的目标。
当前的大多数地震数据都充满挑战,范围从旧文件格式,元数据不一致到动态范围问题。Saismic™通过在现代大数据基础架构上收集,标准化和存储地震数据来解决这些问题。借助对云,内部部署和混合部署模型的支持,Saismic™可以在任何地方,任何时间,任何系统上流式传输。
至关重要的一点是,Cloudera制作的产品能够允许整个组织无缝,高效地访问数据。现在,Searcher员工可以查看所有数据,这些数据可以立即通过Web门户访问,并且可以基于经过验证的登录凭据进行访问。对于客户来说,数据交付是一个两步过程,从签订合同开始。关键数据在24小时内发送完毕,其余数据则在2周内发送出去。现在,从签订合同的那一刻起,就可以将数据推送到客户选择的云供应商,从而可以即时访问数据。
Searcher Seismic还利用Cloudera的专业服务团队提供了机器学习和数据科学方面的专业知识,企业数据平台的实施以及包括培训管道在内的设计。 在Searchers团队接手之前,专业服务非常有用,并由专家来提供所有这些服务。
现在,慧都大数据专业团队也为企业提供Cloudera大数据平台搭建,免费业务咨询,定制开发等完整服务,快速、轻松、低成本将任何Hadoop集群从试用阶段转移到生产阶段。
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