借助 Amazon Web Services (AWS)，石油与天然气公司可以加快数字化转型、推动创新以优化生产和盈利能力，以及提高成本和运营效率，以应对当今全球能源市场的压力。
AWS 使石油与天然气公司能够简化和重新设计复杂的自定义 IT 工作流，以便在价格低廉、利润缩水和市场波动的情况下依旧保持强劲的发展势头。勘探人员可以更快地获取深入见解，以改进场地规划；地质学家可以运行要求更加严苛的 HPC 工作流，并以更低的成本快速识别潜在的油藏；炼油厂可以通过预测性维护和预测性库存规划来优化生产。通过 Amazon Web Services 为石油与天然气业务注入活力，并启动创新。
新增内容
勘探与生产过程中的 Machine Learning 应用
借助 AWS 先进的 Machine Learning 和 HPC 工具，石油与天然气公司可以将地震数据处理所需的时间从几个月缩短到几天，从而创造出更精确的岩石和流体性质的 3D 模型，这远远超过了传统方法。详细了解如何使用 AWS Machine Learning 对勘探和生产实施转型
IDC 技术焦点：上游石油与天然气转型中的云
有很多方法和策略可以加快石油与天然气公司的数字化转型。IDC 相信，启用云的技术提供了快速开发应用程序的能力，这些应用程序可以在整个企业中访问数据。这一技术焦点将重点展示领先的石油与天然气公司应如何优先考虑转型技术。
孔隙度预测演示
孔隙度、渗透率、密度及其他岩石性质是有效定位和提取石油所需的关键数据。然而，勘探人员视野范围内的数据并不完整，因为数据只在油井中收集。Machine Learning (ML) 可以根据已知数据预测缺失数据，帮助自动增强不完整的数据集，从而加速首次采油时间并优化生产。了解如何使用 AWS Machine Learning 来生成和增强不完整的数据集。
高性能计算 (HPC) 电子书
借助 AWS 上的 HPC，您可以通过梦寐以求的方式开始创新。无论是发现石油（地震处理）、开采石油（油藏模拟），还是优化生产（井筒、管道和设施模拟），都无需再担心高性能计算 (HPC) 基础设施成本和容量的限制。
探索石油与天然气价值链中的优势
上游
加速更深入的地质见解来改进勘探和生产决策，并提高采油产量。自动化耗时过程，获取更加精准的结果。
使用案例示例：
- 钻井。减少钻井危险，提高生产率和效率。
- 油藏模拟。 采用更快且更便宜的方式运行模型，优化提取，轻松协作，增强安全性，提高项目执行效率。
中游
AWS 提供工具帮助中游管道运营商提高液化天然气和天然气运输、管道完整性管理和员工管理等领域的运营效率和合规性。
使用案例示例：
- 预测性维护。减少因腐蚀和其他管道问题造成的停机时间。
- 管道监控。 提取 SCADA 中的数据以有效地管理和优化管道。
下游
AWS 提供工具帮助炼油厂、石油输送运营商、天然气零售商以及其他下游石油与天然气公司改进成本和运营效率，并提高盈利能力。
使用案例示例：
- 客户单一视图。收集有价值的客户偏好和购买数据，以更好地吸引每个加油站位置的客户。
- 交易优化。在 AWS 上使用 HPC 来优化交易和风险分析。
优势
减少首次采油时间
通过使用 AWS Machine Learning 和大数据工具，快速轻松地从结构化和非结构化地震数据中提取有力见解，从而加速和优化勘探、钻井及生产。此方法可自动化耗时、易出错的手动任务，并提高决策的速度和准确性。
更多传感器和数据
借助 AWS loT，您可以通过大规模连接传感器来提高操作效率，例如在油田和零售加油站实施泵的预测性维修。使用几乎无限的高性能计算资源，您可以快速处理和可视化这些不断增长的数据集，从而生成见解以提高盈利能力和竞争差异化。
降低每桶油的成本
AWS 遍布全球，自动化和规模经济使其具有高效性，为您节省了成本，同时减少了管理开销，因此即使缩减预算您也可以提高盈利能力。从 ML 到 loT 再到存储服务，利用一系列 AWS 服务来降低成本，同时提高产量。
安全性与合规性
作为 AWS 客户，您将会从专为满足大多数安全敏感型组织的要求而打造的数据中心和网络架构中受益。AWS 支持包括 NIST 和 ISO 在内的广泛且全面的安全性与合规性项目，这些项目有助于保护地震和交易等关键业务数据。AWS 云跨越全球，很容易满足地区合规性和数据驻留要求。
