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Machine learning et cloud pour CGG GeoSoftware

| Boursier | 242 | Aucun vote sur cette news

CGG GeoSoftware développe ses applications dans les technologies de machine learning et du cloud, afin d'optimiser les prises de décisions en...

Machine learning et cloud pour CGG GeoSoftware
Credits CGG

CGG GeoSoftware développe ses applications dans les technologies de machine learning et du cloud, afin d'optimiser les prises de décisions en exploration-production. A l'occasion du congrès européen de son industrie à Copenhague, CGG GeoSoftware a dévoilé ses derniers développements visant à exploiter les puissantes capacités des technologies de machine learning et de cloud computing en vue d'améliorer la performance et la valeur ajoutée de ses logiciels de géoscience. Les compagnies pétrolières pourront ainsi bénéficier de ces nouvelles avancées pour transformer leurs pratiques de travail et leurs processus itératifs.

Grâce aux technologies de machine learning, GeoSoftware répond aux défis complexes de caractérisation et interprétation des réservoirs, tels que le développement de modèles de perméabilité dans les carbonates complexes, le développement de modèles de porosité et de perméabilité dans les réservoirs non conventionnels, ou bien des tâches routinières et nécessaires telles que la modélisation des courbes de log manquantes essentielle pour la caractérisation sismique des réservoirs, l'identification et le marquage automatique des courbes de log de mauvaise qualité dans un projet.

La dernière version 9.7.2 du logiciel d'analyse pétro-physique PowerLog de CGG GeoSoftware, permet à ses utilisateurs de résoudre des problèmes complexes d'ingénierie de réservoir ou de pétro-physique en accédant à des outils Python de machine learning natifs et de deep learning et ainsi profiter des technologies et solutions open source pour concevoir des processus itératifs sur mesure.

La livraison de la version 10.4 du logiciel de caractérisation de réservoir HampsonRussell intègrera une nouvelle technologie de machine learning dans son module de prédiction d'attributs, Emerge, avec la technologie Deep Feed Forward Neural Network. Les premières évaluations sont prometteuses pour l'estimation de la densité qui est généralement difficile à réaliser via l'inversion.

La migration de GeoSoftware vers le cloud est en cours. Elle porte d'abord sur le cloud Azure de Microsoft puis ensuite vers d'autres fournisseurs de cloud. GeoSoftware a déjà achevé la première phase 'Lift-and-shift' de sa feuille de route de technologie de numérisation pour s'assurer que toutes ses applications puissent fonctionner dans le cloud. La deuxième phase sera axée sur la prise en charge des calculs gourmands en ressources CPU en vue de tirer parti de la puissance massive de calcul disponible dans le cloud et la troisième phase se concentrera sur les applications cloud natives pour tirer parti de la souplesse de l'environnement cloud.

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