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In der Anfangsphase der Energieerzeugung ist es von entscheidender Bedeutung, vorgelagerte Datenquellen zu verknüpfen und zu interpretieren, um das Projektrisiko und die Unsicherheit zu quantifizieren. Von Geophysikern bis hin zu Lagerstätteningenieuren – die Teams müssen die notwendigen quantitativen Analysen durchführen, bevor die Ölförderung ernsthaft beginnen kann.
Bohr- und Komplettierungsingenieure stehen unter dem zunehmenden Druck, die Kosten zu senken und gleichzeitig die Bohrleistung zu maximieren. Die Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten und die Analyse der dafür erforderlichen umfangreichen Datenbestände kann eine schwierige Aufgabe sein.
In nachgelagerten Prozessen untersuchen Chemiker routinemäßig die Herstellungsschritte, um die komplexen Faktoren zu verstehen, die sich auf Qualität, Ertrag und Produktionskosten auswirken.
Nutzen Sie dynamische Visualisierungen, um Erkenntnisse klar und realistisch darzustellen, und ermöglichen Sie es Ingenieuren, die Daten genau zu analysieren, um eine detaillierte Analyse vorzunehmen.
Nutzen Sie fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Bohrleistung und das Bohrverhalten unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen.
Verbessern Sie die Vorhersagegenauigkeit durch einfach durchzuführende Modellvergleiche und -validierungen, um überangepasste Ergebnisse zu vermeiden.
Lassen Sie sich Ausfällen von Bohrkronen im Bohrloch vorhersagen und ermitteln Sie Ursachen von Anlagenproblemen, um die Laufzeiten der Produktion zu verlängern.
Stellen Sie eine Verbindung zu lokalen und Cloud-Datenbanken her und nutzen Sie die integrierten automatischen Datenvorbereitungstools, um den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung und -bereinigung zu reduzieren.
Maximieren Sie die Nutzung von Datenquellen vor Ort, indem Sie Untergrundsignale filtern und verstärken, um wichtige Erkenntnisse aus Fracturing und seismischen Daten zu gewinnen.