石油和天然气行业的地学科学家和工程师选择 MATLAB® 和 Simulink® 产品：
- 对钻探设备进行建模和优化
- 分析地震数据，确定最佳钻井位置
- 运行 Monte-Carlo 模拟，进行估值和风险评估
- 对储油层建模，延长石油和天然气储量的寿命
- 将他们的分析扩展到GPU 集群和云
“我们利用自己的设计技能和知识为客户增加价值，而不是通过编写代码。Simulink 和 Embedded Coder 使我们能够将资源和重点从代码实现转移到系统设计和系统级的测试，从而加快了开发进度。”
预测性维护
MATLAB 有助于您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义的预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指标并估算泵和压缩机等关键设备的剩余使用寿命。
客户案例
地球科学、图像处理和深度学习
使用 MATLAB 实现地理科学应用，如遥感图像处理、生成和处理数字高程模型。您还可以开发地层表征算法。您可以导入各种 GIS 和地理空间文件格式，使用数百个内置函数进行信号处理、图像分析和曲线拟合。
在繁琐的地震资料解释活动上节省时间，比如，通过使用深度学习进行地震特征检测和震相到时拾取，从而采集复杂的盐体。
客户案例
实时仿真和 HIL 测试
在 Simulink 中动态建模与实时测试相配合，更好地了解系统行为，开发被控对象设计，在没有硬件原型的情况下实现控制算法。使用 Simulink Real-Time™ 和 Speedgoat，对油气生产（如钻探、生产、海底建筑和工艺设备）执行系统的实时 HIL 测试。
客户案例
钻探系统建模和数字孪生
对于控制压力钻井之类的应用，使用 Simscape™ 对流体系统以及处理这些流体的机器建模。Simscape 产品系列提供多域仿真，使您能够设计多个子系统（如泥浆泵和交流电动机）的逻辑和控制，而无需推导和实现系统级方程。您还可以使用传感器数据实时自动调节您的资产的数字孪生，而无需 IT 人员参与。
客户案例
能源交易和风险管理
使用 MATLAB 能够简化和自动化您的能源交易和风险管理任务，比如从多个来源导入能源数据并实现可视化、构建能源时序数据的预测模型以及对估值和风险评估运行 Monte-Carlo 模拟。
您还可以从其他程序（如 Python® 和 Microsoft® Excel®）调用 MATLAB 算法，在企业系统（如 Power BI、Cloudera® 和 Hadoop®）上部署这些模型。MATLAB API 允许您为工作流程的每个部分挑选最好的语言和平台，MATLAB 在它们之间起到粘合剂的作用。
客户案例
基于模型的设计和产品开发
使用 MATLAB 和 Simulink 实现基于模型的设计，缩短开发时间 50% 以上。转移您的资源，工作重点从代码实现和调试低级驱动程序转移到系统设计和测试。
使用 App Designer 和 MATLAB Compiler™ 创建具有自定义 UI 的独立应用程序并与其他人共享，即使他们不知道 MATLAB。
客户案例
数据分析和机器学习
自动执行您的地震数据处理步骤，比如使用 SEGY 文件以及处理炸测记录和行程时间现场文件。您还可以使用 MATLAB 中的可视化解释地下特征。对于钻柱的振动分析、研究油田递减率以及地震和压裂分析等应用，在单个平台上综合运用机器学习、信号处理和动态建模方法。
使用 MATLAB Petrel 接口，在您的 Petrel 项目中省去多个数据预处理和后处理步骤。将 MATLAB 分析与 TIBCO® Spotfire® 和 Tableau® 可视化集成。将 MATLAB 算法与 RokDoc 项目连接，以进行岩石物理学和地震反演研究。
客户案例
超越台式机
只需按下按钮，便可以生成要在硬件上运行的 C、C++ 和 HDL 代码。创建独立于硬件的 IEC 61131-3 结构化文本和梯形图，并部署在 PLC 和 PAC 上。
使用预置的大数据分析技术和专用工具箱，在多核处理器、群集和 NVIDIA GPU 上运行您的算法，而无需学习新的编程语言。将您的程序扩展到云上，无需重新编码。从 PI 系统中调用 MATLAB 函数，而无需创建自定义架构。
客户案例
“使用 MATLAB 是生产高质量产品的最快、最高效方法。”
我们可以为您提供帮助。
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