石油和天然气行业的地球科学家和工程师选择MATLAB®和仿真软件®2022世界杯八强谁会赢？产品:
- 模型和优化钻井设备
- 分析地震数据确定最佳钻井位置
- 运行蒙特卡罗模拟为估值而且风险评估
- 储层模型延长石油和天然气储备的使用寿命
- 将他们的分析扩展到GPU集群和云
“我们用我们的设计专长和知识为客户增加价值，而不是通过编码。Simulink和Embedded Coder使我们能够通过将我们的资源和重点从代码实现转移到系统设计和系统级测试来加速开发。”
英格夫·瓦瑟曼，贝克休斯
地球科学，图像处理和深度学习
使用MATLAB进行地球科学应用，如遥感图像处理，数字高程模型的生成和处理。你也可以开发地层描述算法。您可以导入广泛的GIS和地理空间文件格式，并使用数百个内置函数进行信号处理、图像分析和曲线拟合。
通过使用深度学习进行地震特征检测和到达点选取，节省了繁琐的地震解释活动(如选取复杂的盐体)的时间。
阅读贝壳地质学家开发和部署了预测地下地质特征的软件，减少了决策时间。
实时仿真和HIL测试
在Simulink中将动态建模与实时测试相结合，以更好地理解系统行为，开发设备设计，并在没有硬件原型的情况下实现控制算法。使用Simulink real-time™和Speedgoat对石油和天然气生产系统进行实时HIL测试，如钻井、生产、海底建设和工艺设备。
看看德克萨斯大学奥斯汀分校的球队使用Simulink Real-Time和Speedgoat系统来减少延迟，并消除了手工编写小型自主钻井平台底层控制代码的需要。
能源交易与风险管理“，
使用MATLAB，您可以简化和自动化您的能源交易和风险管理任务，如从多个来源导入和可视化能源数据，构建能源时间序列数据的预测模型，并运行蒙特卡罗模拟估值和风险评估。
你也可以从其他程序(如Python)调用MATLAB算法®和微软®Excel®，并将这些模型部署到Power BI、Cloudera等企业系统上®, Hadoop®．MATLAB API允许您为您的工作流程的每个部分选择最佳的语言或平台，而MATLAB是它们之间的粘合剂。
读到RWE利用MATLAB开发并部署了天然气和电力交易及风险管理自动化系统。
基于模型的设计和产品开发
用MATLAB和Simulink实现基于模型的设计，减少50%或更多的开发时间。将您的资源和重点从代码实现和调试底层驱动程序转移到系统设计和测试。
使用应用程序设计器和MATLAB编译器™创建具有自定义ui的独立应用程序，并与他人共享这些应用程序-即使他们不知道MATLAB。
阅读贝克休斯采用基于模型的设计提高了钻井设备的精度，并将昂贵的现场测试降至最低。
数据分析和机器学习
自动化地震数据处理步骤，如SEGY文件和处理井眼记录和走时现场文件。您还可以使用MATLAB中的可视化来解释地下特征。将机器学习、信号处理和动态建模方法结合在一个平台上，可用于钻井管柱的振动分析、油田递减速率研究、地震和压裂分析等应用。
方法为您的Petrel项目消除几个数据预处理和后处理步骤MATLAB界面的海燕．集成MATLAB分析与TIBCO®Spotfire®和表®可视化。连接MATLAB算法与您的RokDoc项目用于岩石物理和地震反演研究。
读到PTTEP优化气田生产，并自动生成生产预测
在桌面
只需按下一个按钮，就可以生成C、c++和HDL代码并在硬件上运行。创建独立于硬件的IEC 61131-3结构化文本和梯形图，并将其部署到plc和pac上。
使用预先构建的大数据分析技术和专用工具箱在多核处理器、集群和NVIDIA gpu上运行算法，而无需学习新的编程语言。在不重新编码的情况下，将程序扩展到云端。从PI系统调用MATLAB函数，而不创建自定义架构。
看看BG集团/壳牌是如何使用MATLAB构建了一个生产框架，用于处理多tb的地震数据集。
“使用MATLAB是生产高质量产品的最快、最有效的方法。”
丹尼尔·莫斯博士，国际地质力学
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