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原标题:大数据和深度学习助力油气行业节省成本

美国石油地质学家协会近日发表一篇名为《大数据和深度学习对当今石油产业的突破性意义》报告,通过商用高分辨率地球影像产品和服务全球供应商DigitalGlobe令人兴奋的案例,深入探讨了空间大数据以及深度学习在油气产业中的应用。

该报告提出,近18个月里,能源领域的企业纷纷开始聘请数据科学家,开设机器学习的创新中心,并与人工智能行业的初创企业展开合作。这个趋势看似新鲜,实则应运而生。

大数据越来越频繁地被油气行业应用于地表及地下业务之中,包括3D地震勘测、实时地层评价、无人机航拍和现场调查标记等。也正因为如此,该行业面临着各种方面的大数据挑战,比如处理和分析海量数据,将地下数据和精确地表的位置配准等。

报告举例说吗,通过将机器学习与卫星影像相结合,DigitalGlobe在人口密度测绘、道路和结构鉴定以及海岸线变化检测等领域为各行业开创了省时、经济且高效的新应用。

作为高分辨率卫星影像和地理空间大数据云计算领域的领导者,DigitalGlobe通过将高分辨率卫星影像,先进的机器学习技术和强大的云计算功能结合在一起,能够将耗时耗力的现场勘查、数据输入和分析等工作全部交由机器自动完成,在短短几天完成特征提取,节省客户数月的时间和成本。

机器学习:大规模快速提取建筑物矢量

该报告介绍说,DigitalGlobe与Ecopia合作推出了首个、也是业界唯一集先进的高分辨率卫星影像、人工智能和云计算能力于一体的全球建筑物矢量提取解决方案。借助于该技术,客户能够立即获得全球范围内高精确度的任意类型建筑物的矢量,尤其是从事油气开采的公司,可以迅速优化井场定位。

目前为止,识别建筑物矢量都是通过人工操作完成的。DigitalGlobe 将云计算与先进的机器学习算法相结合,能够迅速创建和验证任意区域内的建筑物矢量。这个解决方案为建筑物的识别提供了初始基线,再加上其支持变化监测,为公司内部GIS分析人员节省了大量时间,让他们有充足的时间去做他们的本职分析工作。

基于此,油气行业便能节省勘测成本、制定更精确的井场布置决策,以确保合规性,并降低在环境、健康和安全方面存在的风险。

大数据:高分辨率高程模型

油气行业在规划新的勘探场地时,需要高保真的高程模型来确定通路、优化井场的切割和填充,以及避开洪泛区并获得居民区导航。DigitalGlobe提供了一套数字高程模型 (DEM),它既能迅速交付覆盖全球的5米分辨率的低成本DEM,也可以在客户需要的时候快速生成高达50厘米分辨率的DEM。

借助集云影像库、多视角摄影测量、高级分析和机器学习功能于一身的地理空间大数据服务平台GBDX,DigitalGlobe加快了DEM的创建过程,做到了以比航空激光雷达或现场勘测更低的费用更快地获得结果。

(责编:张苇杭)返回搜狐,查看更多

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