なぜEnthoughtなのか
Enthoughtは、協力的な取り組みと業界での深い経験を通じて、エネルギーの言語で調整された結果重視のソリューションを構築します。 一緒に、私たちはデータと分析を介して重要な洞察と意思決定に到達するためのより速い方法を提供します。
Enthoughtは、科学的知識と卓越したコンピューティング能力を融合させます。 部門の枠を超えた専門知識により、問題をより効果的かつ全体的に解決し、より良いビジネス成果を達成することができます。


エネルギーの専門知識
地震科学
地震解釈におけるディープラーニングの可能性を解き放つことは、データ、つまりデータを迅速かつ一貫して分類、モデル化、管理する能力から始まります。 さらに、地球物理学者は、通常かかる時間の何分の1かで高品質の解釈を提供するために、深層学習モデルをトレーニングするためのラベル付きデータを非常に効率的に生成する必要があります。 Enthoughtの Subsurface AI Seismic は、これを実現します。 わずか3つの解釈された地震線を使用して、パターン認識ベースの深層学習モデルを使用すると、地震ボリューム全体にわたって堅牢な予測を作成できます。
型破り
Fracの操作には、潜在的に価値のあるデータが豊富に含まれています。 ただし、それを統合してパフォーマンスを向上させるために使用することは困難な場合があります。 熱心な科学者の油田分野の専門知識、分析ソフトウェア開発およびインフラストラクチャスキルにより、コラボレーションにより機会を特定し、適切なソフトウェア技術を開発できます。
コアセクションと薄片
今日の機械学習の全機能が、薄片画像の解釈に利用できるようになりました。 VirtualCoreカスタムディープラーニングアプリケーションを使用すると、地球科学者は薄片データの小さなサブセットに簡単にラベルを付け、注釈を付け、解釈することができます。 カスタマイズされた人工知能と機械学習モデルは、地球科学者から学び、提案を提供し、画像全体を分析します。
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ケーススタディ:ディープラーニングを使用した10倍の効率向上と改善された分類
最新の顕微鏡は、複数の偏光角で薄片の高解像度画像を生成します。 これらのギガピクセル画像は、鉱物学と粒子サイズの統計を抽出するために使用できるテクスチャと色の特徴の大規模なデータセットを提供しますが、このデータのサイズにより、手動で同化することは不可能です。
Enthoughtチームは、岩石学者が何百もの薄片画像をすばやく視覚化して分析できるようにするAIのアシスタントを作成するという課題に直面しました。 当社のやり方は次。