在生成式 AI 时代，重新构想地下数据的地理空间分析工作流程

概述

亚马逊云科技生成式人工智能、标普全球能源企业数据管理 (EDM) 和 Esri ArcGIS 工具相结合，在能源领域的地下勘探工作流程中呈现出和谐的交响曲。生成式 AI 凭借其出色的人工智能 (AI) 能力，通过向非岩土工程受众展示复杂的地质数据集来创作错综复杂的旋律。EDM for Energy 充当导体，通过亚马逊云科技上的 OSDU 数据平台能源数据洞察 (EDI) 促进数据的无缝流动、统一组织、质量改进和关键信息的可访问性。与 Esri ArcGIS 工具的集成使 OSDU 数据平台地理空间消费区 (GCZ) 成为可能，将这些地下数据转化为空间理解的视觉杰作，其中井和井层等地质特征成为地图上的重要注释。这种协作方法不仅优化了地下工作流程，而且促进了跨学科合作，使地球科学家、工程师和决策者能够共同撰写更加细致入微的探索叙事。由此产生的地下交响曲代表了能源行业数字化演进的变革性进步，开启了新的维度，打破了孤岛，在决策中实现了业务同步。

地下数据管理

数据管理仍然是能源行业工作流程的关键关注领域，越来越多的地下、监管、生产和运营数据继续给公司带来挑战。但是，随着能源行业数字化的进步和技术的发展，可以重新构想常见的工作流程。在本案例研究中，我们说明了如何解锁和分析企业数据，不仅是技术受众，还有可能不具备深厚技术背景的受众也是如此。

不断增长的地下数据为数据管理、存储、集成、质量保证、处理、解释、可视化和协作带来了重大挑战。来自油井日志和核心样本的大量数据集需要强大的数据管理系统和充足的存储容量。集成异构数据格式和来源需要标准化和强大的工具来保持一致性和兼容性。解决数据质量问题、不确定性和噪音对于取得准确的业务成果至关重要。随着数据量的增加，处理和解释变得计算密集型，因此需要高级算法、高性能计算资源和高效的工作流程。有效地将复杂的地下信息可视化并传达给不同的利益相关者需要直观的技术。由于专有问题和对安全服务的需求，组织之间的数据共享和协作面临障碍。此外，对高级数据分析以及生成式人工智能和机器学习 (ML) 技术以提取见解和支持决策过程的需求不断增长，需要专业的专业知识和计算资源。应对这些多方面的挑战需要地球科学家、数据科学家、计算机科学家和领域专家参与的跨学科努力。

OSDU 数据平台和 EDI

能源行业组织意识到需要统一的方法，因此开始寻求建立单一事实来源 (SSOT) 存储库，这是其地下数据的集中避风港。这项努力有望为混乱局面带来秩序，为整个企业提供数据一致性、完整性和可靠性。基于能源行业标准的 OSDU 数据平台允许各种应用程序快速访问数据。亚马逊云科技上的 OSDU 数据平台的 EDI 解决方案为生产级工作负载带来了完全托管的产品体验，从而消除了自己管理和部署 OSDU 数据平台的复杂性。下图显示了 OSDU 平台在亚马逊云科技上的 EDI 的概念架构。

图 1。概念性 EDI 架构

亚马逊云科技上的 EDI 为能源行业的组织提供了多种好处。亚马逊云科技提供强大且可扩展的云基础设施，可以处理石油和天然气业务生成的大量数据。OSDU 数据平台可以利用亚马逊云科技的强大功能来简化数据管理、增强协作和推动探索。亚马逊云科技上的 EDI 的关键优势之一是按需扩展计算资源。随着数据量和工作负载的波动，组织可以快速扩大或缩减其亚马逊云科技资源，确保他们只为所需资源付费，避免过度配置或配置不足。此外，亚马逊云科技提供广泛的托管服务，例如用于对象存储的 Amazon S3。亚马逊云科技上的 EDI 支持 Amazon S3 智能分层，该分层旨在通过将数据存储在最具成本效益的层级中来节省成本，同时确保经常访问的数据随时可用。

掌握地下数据

在构建 SSOT（例如 OSDU 数据平台）之前，协调来自各种数据源的数据至关重要。使用适用于常见地下应用的可配置的现成插件，我们可以混合、掌握、比较、优先排序、治理、移动、公开和提高数据质量，同时支持常见的地理数据类型，例如标题、定向测量、地层顶部、日志、地球化学分析等。标普全球能源 EDM 可以帮助实现这一目标。掌握数据的概述如下图所示。

图 2。EDM 能源解决方案

S&P Global EDM 高级数据管理工具使用户能够整理、丰富和协调数据，从而提高不同数据集的一致性和准确性。这种简化的数据管理方法可最大限度地减少错误，减少冗余并增强数据可靠性。EDM for Energy 工作流程还支持数据探索和分析功能。用户可以使用强大的可视化工具、交互式仪表板和高级分析来从数据中获得见解。掌握数据后，即可在亚马逊云科技上的 EDI 中提取和编目，以用于更广泛的用例和用途，例如空间分析和生成式 AI。

地理空间分析

在地图上显示数据是石油和天然气行业有效数据管理的基本要求。这是因为该行业需要处理大量的地理空间数据，例如地震调查、油井位置、管道路线和生产设施。在地图上可视化这些数据可以提供空间背景，并有助于理解不同数据点及其地理位置之间的关系。

Esri 的 ArcGIS Experience Builder 是一款功能强大的工具，可以极大地增强石油和天然气公司使用地图和地理空间数据进行运营的方式。借助 ArcGIS Experience Builder，公司可以创建交互式和自定义 Web 应用程序，将地理空间数据与其他相关信息相结合。这些应用程序可以针对特定的用例进行定制，例如勘探规划、资产管理、环境合规、风险评估和利益相关者沟通。

通过 OSDU 数据平台 GCZ 可以连接强大的 Esri ArcGIS 功能，该平台附带了亚马逊云科技上的 EDI。GCZ 为您的 OSDU 数据创建同步的地理空间索引，例如在即用型地图服务中提供的油井、日志、标记/顶部、地震、文档、地平线等。然后，这些地图服务可以与低代码/无代码应用程序解决方案一起使用，在这种解决方案中，人们可以在地图上查看其 SSOT 数据并进行空间查询，甚至可以添加更多非 OSDU 地图图层。

为广泛的用例解锁数据

我们可以更详细地研究油井的数据示例，结合前面的方法，添加一个生成式 AI 组件，使广泛的受众可以搜索和查询数据。为了实现这一目标，我们使用了 Amazon Q，这是一款基于人工智能的生成助手。如前所述，可通过 OSDU 数据平台 GCZ 使用 Esri ArcGIS 功能无缝映射油井数据，该平台附带在亚马逊云科技上的 EDI。但是，非技术用户可能不容易查询底层顶部和其他相关的数据集。这是新的生成式 AI 功能可以显著帮助的地方。可以提前为数据编制索引，并且可以使用自然语言完成查询，而无需了解 JavaScript 对象表示法 (JSON) 或 OSDU 应用程序接口 (API)。当你需要查询数据时，可能就像在聊天窗口中写一个问题一样直接。这方面的一个例子是使用 Amazon Q 来查找德克萨斯州某个县的多口井中相似的油井构造。此场景的用户界面示例如图 4 所示。这种相当直接的查询仅仅是 Amazon Q 如何为整体数据探索和发现添加口头接口的开始。Amazon Q 用于特定的业务需求，同时保护您的数据隐私。

与其让地球科学家或工程师通过标准查询、表格联接或 Python 脚本筛选数据，不如将企业可信数据集中到一个地方，为连接 Amazon Q 等最新云技术提供了机会。它可以快速集成到整个工作流程中，以实现生成式 AI 功能。整体解决方案的架构如下图所示。

图 3：标普全球 EDM、Esri ArcGIS、EDI 和 Amazon Q 解决方案架构

上图中显示的解决方案广泛适用于许多地下数据工作流程，但非技术和跨学科受众尤其感兴趣。它允许您在地图上快速查询感兴趣区域内的企业数据，同时分析相关数据集。

图 4：带有 Amazon Q 地下数据生成式 AI 嵌入式助手的 Esri ArcGIS Experience Builder 应用程序

摘要和结论

用例和前面的工作流程演示了如何让广大受众访问地下数据，无论他们的技术水平或对数据本身特定区域的熟悉程度如何。整个工作流程的设计几乎无需编码，将标普全球能源电子数据管理、EDI、Esri ArcGIS 和 Amazon Q 与直接的无代码/低代码接口连接在一起。设置初始解决方案后，它也可以轻松扩展到更多场景和数据类型。通过使用 S&P Global EDM for Energy，可以以类似的方式添加定向调查、油井日志和其他数据类型，从而允许在将这些数据类型上传到企业数据目录之前掌握和混合多个来源。如果此目录基于能源行业标准，例如适用于 OSDU 数据平台的亚马逊云科技上的 EDI，则其余的集成是直接的，使用标准 API 和数据定义。由于该解决方案由安全可靠的亚马逊云科技云基础设施提供支持，因此具有可扩展性，几乎可以容纳任何规模的数据集。

管理地下数据对任何组织来说都是一个复杂的过程，但是尽管复杂性不断增加，数据量不断增加，但工具和流程仍在迅速发展，以克服能源行业的数据管理挑战。使用 EDM for Energy 控制不同的数据源可以建立对企业数据集的信任。然后，OSDU 数据平台将这些数据集与各种应用程序和工具无缝集成，OSDU GCZ 进一步为丰富的地理空间分析应用程序和工作流程解锁数据。有了这些数据，您几乎无需编码即可构建地图和应用程序。这些新技术和无缝集成选项让您腾出时间专注于获得有价值的见解。

塞思·特里比

塞思·特里比是标普全球市场情报局的 EDM 能源总监。在过去的 16 年中，Seth 一直在企业数据管理领域工作，提供使技术与有影响力的业务成果保持一致的解决方案。他的工作重点是主要用于石油和天然气行业的地理空间数据和软件。他曾在上游领域的多家软件和数据提供商担任销售管理职务，包括 Esri 和 Enverus。

布莱恩·布尔梅

布莱恩·布尔梅是 Esri 石油社区与解决方案总监。他的整个职业生涯都在地理信息科学和技术领域度过，主要关注能源领域，拥有英国石油公司、壳牌、Esri、OpenSpirit 和德文郡的多元化背景。他的大部分时间都在研究数字技术战略、业务流程和整合以及地理空间分析和数据管理方面的挑战。

德米特里·蒂舍奇金

德米特里·蒂舍奇金是亚马逊云科技能源首席合伙人技术主管。Dmitriy 在为客户设计和交付企业解决方案方面拥有 20 多年的经验，在能源行业工作了 15 年。在亚马逊云科技工作了 4 年，Dmitriy 一直与合作伙伴社区合作，在亚马逊云科技上构建、迁移和启动他们的探索和生产工作流程。德米特里对可再生能源和减少碳足迹技术感兴趣。

尤里·古巴诺夫

尤里·古巴诺夫是亚马逊云科技的高级合作伙伴解决方案架构师，专门研究能源数据平台，包括 OSDU 数据平台。Yuriy 在能源行业工作了近二十年，为工程、地球科学和数据管理界设计、实施和提供创新 IT 解决方案。他是一位狂热的云计算爱好者，一直在寻找设计和影响未来能源系统的新方法。