使用 MATLAB 和 Simulink，您可以通过动态建模与仿真自定义和加速对上下游过程的测试与评估。借助这些功能，您可以在优化资产性能和生产的同时，最大限度地降低运营成本并提高投资回报。
MATLAB 和 Simulink 有助于：
- 自定义和扩展地下和地面过程的三维设计、建模与仿真，无论是常规、非常规还是储存型油气藏
- 使用图像、信号和小波处理算法在多个域中分析地震和井筒数据
- 通过高性能计算 (HPC) 功能，使用计算机视觉（图像和信号处理）与数据科学（AI、机器学习和深度学习），加速大规模数据分析
- 将 MATLAB 和 Simulink 与外部软件应用互连，创建您自己的应用，并根据需要自动生成代码
在 MATLAB 和 Simulink 中开发的能源资源产品
借助 MATLAB 和 Simulink，您可以使用以下工具自定义常规和非常规碳捕集与封存 (CCS) 以及新能源相关过程的建模与仿真：
数据科学和 HPC 工具集：这些工具集是在 MATLAB 中开发的，它们提供了适用于不同领域的数字技术解决方案，其中包含可自定义的工具箱：
- 人工智能：机器学习、深度学习、强化学习
- HPC：并行、GPU、云和量子计算；Production Server
- IPCV：图像、信号和小波处理；计算机视觉；GIS
上游产品：MATLAB 支持地球科学家和工程师对地下和地面相关过程进行建模与仿真：
- SeReM：对岩石物理地下属性进行三维地震建模、反演和分类（由 Dario Grana 教授开发的技术）
- MRST：利用符合地质学的网格对组分流体动力学进行三维地下建模和仿真并实现其自动化（由 SINTEF 开发的技术）
- 用于钻井系统建模和自动化的数字孪生
- MATLAB 和 Simulink 在预测性维护中的应用
- MathWorks 2023 年度能源专题研讨会（8 个视频）
下游产品：Simulink 支持科学家和工程师对生产和制造过程进行建模与仿真：
资源
MATLAB 在地下建模和仿真中的应用
利用 SeReM 进行地下建模
使用岩石属性建模和地震反演算法对油气藏相进行建模和分类。
使用 MRST 进行地下仿真
使用组分流体动力学对复杂的动态油气藏属性进行建模与仿真。
使用 MATLAB 优化石油和天然气生产
使用 MATLAB 通过功能强大的求解器解决非线性优化问题 。
MATLAB 在数据科学中的应用
使用 MATLAB 进行油气生产数据分析
探查数据，构建机器学习模型，执行预测性分析。
通过 MATLAB 处理大数据
探查和分析大数据，并基于大数据开发预测模型。
使用深度学习和小波进行地震相分类 (54:28)
观看本视频，了解如何通过在 AI 算法之前应用信号处理方法赢得 SEAM AI 应用地球科学 GPU 黑客马拉松比赛。
MATLAB 在高性能计算中的应用
使用 MATLAB 和 Simulink 进行并行（CPU 和 GPU）计算
使用多核台式机、GPU、集群和云来执行大规模计算和并行仿真。
使用 MATLAB 和 Simulink 进行云计算
通过按需访问的增强计算资源、软件工具和可靠的数据存储加速开发过程。
使用 MATLAB 和 Simulink 进行量子计算
使用 MATLAB Support Package for Quantum Computing 构建、仿真和运行量子算法。
MATLAB 在图像处理和计算机视觉中的应用
Image Processing Toolbox
执行图像处理、可视化和分析。
Signal Processing Toolbox
执行信号处理和分析。
Wavelet Toolbox
对信号和图像进行时频和小波分析。
Computer Vision Toolbox
设计和测试计算机视觉、三维视觉和视频处理系统。
使用小波和深度学习进行相分类 (25:29)
在 MATLAB 中应用深度学习和小波作为起点来加快解释速度。
地震栅格到 SEG-Y 转换器
将地震图像转换为地理参考 SEG-Y 格式文件。
AI、高性能计算、图像处理和计算机视觉应用的示例
壳牌公司地质学家开发和部署地下地质特征预测软件
壳牌公司开发了一款以量化方式表征地下地质特征的应用，旨在降低石油和天然气勘探成本。
中石化开发基于深度学习的高精度智能地震反演技术
中石化的工程师使用 MATLAB 推出一种新的地震反演方法，即频率相位智能反演。
使用 MATLAB 在 Petrel 中进行以地震倾角为导向的地平线解释 (9:50)
Chevron integrates MATLAB with Petrel to design and implement a seismic dip guided horizon auto-tracking algorithm.
MATLAB Parallel Server 和 Machine Vision Tools 如何帮助壳牌转型 (19:44)
壳牌公司和 AACoE 使用 MDCS 为工程师提供 AI 工具，以帮助加快处理速度，同时提高可靠性。
无缝集成 GIS AI 和激光雷达以实现数字创新 (24:09)
Spacesium 的工程师使用 MATLAB 对点云数据进行快速分割和分类。
壳牌公司使用 MATLAB 进行高级分析 (29:14)
壳牌公司根据三步法构建了分析堆栈，以服务于过程监控和预测性分析算法。
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