最も大きな収穫の一つは GTC 2025カンファレンスNVIDIA CEOの声明によると ジェンセン・フアン氏の基調講演「エネルギーは私たちにとって最も重要な商品です」。

この力強いメッセージは基調講演全体を通して続き、Huang氏は新しいGPUとデータセンターハードウェアに加え、それらのエネルギー効率統計、特にメガワットあたりのトークンスループットを発表しました。高性能コンピューティング（HPC）とAIワークロードがより多くの電力を必要とする中、エネルギー分野は新たな供給源、手法、そしてプロセス改善への投資を通じて生産拡大に向けて急速に進化しています。クラウドにおけるハイパースケールコンピューティングを利用する企業が増えるにつれ、業界のエンドユーザーとテクノロジーリーダーの双方が、高騰するエネルギーコストを抑制しながらアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、新たなテクノロジーをどのように活用できるかを真剣に検討しています。 

CAEシミュレーションと設計に焦点を当てたGTCセッショントラックでは、 SLB（旧シュルンベルジェ） そしてRescaleの プレゼンテーション NVIDIAのハードウェアとソフトウェアを活用した高度なシミュレーション技術がエネルギー業界に革命をもたらしていることを紹介した。RescaleのCEO Joris Poort SLBのシミュレーション技術アドバイザー Gocha Chochua 新しい GPU ハードウェアと特殊な HPC および AI ソフトウェアを組み合わせることで、重要なエンジニアリング分析の速度とコスト効率が桁違いに向上し、大きな成果が得られる仕組みについてセッションを主導しました。 

エネルギーシミュレーションのための新技術の探究

エネルギー分野のエンジニアリング チームは、最新のコンピューティング手法とテクノロジーを使用して、より迅速かつ効率的な研究開発成果を提供することに注力しています。従来の方法は、多くの場合、手動のサイロ化されたワークフローに制約されており、高まる需要を満たすにはもはや不十分です。エネルギー テクノロジーの世界的リーダーである SLB は、これらの課題に正面から取り組むために高度なシミュレーション テクノロジーを採用しました。結合された数値流体力学 (CFD) と離散要素モデリング (DEM) に最適化された GPU ハードウェアを活用することで、SLB は、石油回収プロセスに深刻な障害をもたらす可能性のあるダウンホール機器のスケール堆積など、重要なエンジニアリング課題の解決を加速します。これらの結合またはハイブリッドのオイラー-ラグランジュ シミュレーションは、流体の流れと個々の粒子の相互作用の両方が明示的に計算され、互いに影響を及ぼしているため、非常に多くの計算量と時間がかかります。これらのシミュレーションからタイムリーで正確な結果を得ることは、大規模な契約の獲得、展開の数か月の短縮、および信頼性の高いオフショア作業の確保に大きく影響します。 

SLBのコンピュータ支援エンジニアリングへの革新的なアプローチ

SLBの革新的なアプローチは、Rescaleのクラウドプラットフォーム上のNVIDIA GPUを活用し、地下の状態と粒子の挙動を詳細にモデリングするものです。この組み合わせにより、油井の生産性向上、生産戦略の最適化、メンテナンスコストの削減を実現する高忠実度シミュレーションが可能になります。特にブラジルのプレソルト油田のような高塩分環境において、これらのシミュレーションは炭化水素生産における効率性とリスク軽減の新たな基準を確立します。

主要技術とユースケース

• CAE 向け GPU アクセラレーション: SLBはGPUアクセラレーションの活用により、シミュレーション速度と効率性を大幅に向上させました。例えば、以前は社内マシンで180日かかっていたダウンホールバルブのCFD-DEM連成シミュレーションが、NVIDIA GPUを使用することで、わずか数分の一の時間で完了できるようになりました。 RescaleのクラウドベースのHPCプラットフォームこれにより、機器の認定が加速されるだけでなく、コストと温室効果ガスの排出量も削減されます。
  Rescaleの創設者兼CEOであるJoris Poort氏は、GPUアクセラレーションの重要性を強調しました。「速度は10倍以上向上し、コストは20分の180にまで削減されました。これは驚くべきことです。同時に、XNUMX日間コンピューターで稼働させるとしたら、待機時間に加えてどれだけのコストがかかるか想像できますか？」

• AI強化シミュレーション: AIの代理 モデルと縮減次モデル（ROM）は、シミュレーション結果を高速化し、より効率的で持続可能なエネルギー生産を可能にします。これらのモデルはエッジデバイスに導入でき、現場での迅速な意思決定を可能にします。例えば、SLBは現場作業においてROMメタン漏れ検知システムを導入し、3,600倍の高速化を実現しました。これにより、漏れのリアルタイム可視化と早期検知が可能になりました。
  
  SLBのチョチュア氏は、AIを活用したシミュレーションのインパクトを強調し、次のように述べました。「センサーデータを用いて漏洩箇所を特定するという逆問題を解くために必要なシミュレーションを、低次元モデルを用いて数多く実行することができます。粗いメッシュを用いた基本的な数値流体力学シミュレーションでさえ、約1時間かかります。そのため、現場のエッジにコンピューターを設置してリアルタイム予測を行うことは現実的ではありません。」

• リアルタイム3Dビジュアライゼーション: NVIDIAオムニバース シミュレーション結果をリアルタイムで3D可視化することで、コラボレーションと意思決定の改善を促進します。この技術により、エンジニアはメタンプルームシミュレーションなどの複雑な現象をリアルタイムで可視化し、排出量の予測と削減能力を向上させることができます。

チョチュア氏はリアルタイム可視化のメリットについて次のように説明した。「正確なリアルタイム可視化は非常に有益です。例えば、このシナリオでは、沖合プラットフォーム、風向、そして潜在的な漏出源を確認できます。結果として生じるプルームの形状は全く予想外で、シミュレーションなしでは予測不可能でした。」

RescaleとSLBの協力と成果

SLB が Rescale のプラットフォームで成功を収めたことは、いくつかの主要プロジェクトで明らかです。

• ダウンホール流量制御バルブ: SLBは、過酷な深海環境におけるバルブの性能シミュレーションを実施し、機器の適格性評価と生産効率を大幅に向上させました。GPUアクセラレーションシミュレーションの活用により、計算時間は180日からわずか18日に短縮され、コストは30分のXNUMXに削減されました。

チョチュア氏は、このプロジェクトの成果について次のように語っています。「ブラジル沖合では、プレソルト層と非常に高い流量という課題に直面しました。主な課題は、侵食とスケール堆積の2つでした。侵食は私たちが経験した中でもより一般的な問題ですが、今回のケースでは、そのような条件に対応できる試験施設が世界中にありませんでした。そのため、解決策を見つけるために、高度なCFD-DEM連成シミュレーションを採用しました。」

• メタン排出ソリューション: SLBは、メタン漏れ検知のためのAI強化シミュレーションを導入し、現場での迅速な意思決定と温室効果ガス排出量の削減を実現しました。低次元モデルの使用により、リアルタイムの予測と可視化が可能になり、排出削減戦略の有効性が向上します。
  
  チョチュア氏はこのソリューションの重要性について次のように説明しました。「メタンは2年間で二酸化炭素よりもはるかに強力な温室効果ガスであり、メタン排出による温室効果ガス全体の約20%を占めています。センサーが漏れを検知すると、データはソーラータワーに送信されます。そこで重要な問題は、漏れの位置をどのようにして特定するかということです。この問題を解決するために、ここに示した縮減次モデルのようなプルーム輸送モデルを検討しています。」
• 地質学に基づいた地下シミュレーション: SLB は地下シミュレーションに代替モデリングを使用することで 10 倍の高速化を実現し、地下特性の予測精度を高め、探査と生産を加速しました。
  
  チョチュア氏はこのアプローチの利点について次のように説明しました。「地下分析では、多孔度や透水性といった特性が必ずしも正確に定義されているわけではありません。直接測定は難しい場合もありますが、水やガスのカットといっ​​た過去の生産データがあります。このプロセスにはヒストリーマッチング、つまりモデルの地層パラメータを観測された過去のデータと厳密に一致するまで調整する作業が含まれます。」

エンジニアリングイノベーターを支援するRescaleの役割

Rescaleのクラウドベースプラットフォームは、SLBのようなエネルギーイノベーターを支援する上で重要な役割を果たしています。Rescaleは、スケーラブルで俊敏かつコスト効率の高いHPCソリューションを提供することで、SLBがハードウェアの制約を克服し、イノベーションに集中できるよう支援します。コンピューティングのオーケストレーション、データ管理、そしてドメイン特化型AIの開発を相互に補完するプラットフォームの能力は、製品のブレークスルーを加速する新たな手法を生み出します。

Chochua氏はRescaleのプラットフォームの重要性を強調しました。「Rescaleとのパートナーシップは昨年始まったばかりです。Rescaleのプラットフォームはソフトウェアに依存しないため、特定のコードやベンダーに縛られることなく、コラボレーションを容易にしています。昨年から、ハードウェアの制限を事実上排除できました。以前は、シミュレーションに必要なコンピューティングパワーが十分かどうかを常に確認する必要がありましたが、今では必要なリソースに無制限にアクセスできるように感じます。」

コンピューティングとエネルギーイノベーションの好循環

SLBとRescaleの連携は、イノベーションの好循環を体現しています。RescaleのクラウドベースコンピューティングはSLBのエンジニアリング活動を支え、ひいては世界の需要を満たすエネルギー生産を促進します。このイノベーションサイクルは、パフォーマンスとコストの改善を促進するGPU最適化と、より高速で効率的なシミュレーションを可能にするAIサロゲートモデルによってさらに強化されます。

ヨリス・ポート氏は、このサイクルの重要性を強調しました。「より優れた、より持続可能で信頼性の高い新しいエネルギー源を開発することで、それをデータセンターの電力供給に活用できるようになります。データセンター自体は非常に速いペースで建設されています。そして繰り返しになりますが、エンジニアにとっての速度制限要因は、歴史的にコンピューティング能力です。そして、コンピューティング能力はエネルギーによって速度制限を受けるのです。」

エネルギー革新への影響の再スケール

SLBは、Rescaleのクラウド プラットフォーム上でNVIDIA GPUを活用した高度なシミュレーション技術を革新的に活用し、エネルギー分野における効率性とリスク軽減の新たな基準を確立しています。GPUアクセラレーション、AIを活用した手法、リアルタイム3Dビジュアライゼーションを活用することで、SLBはエネルギー生産におけるイノベーションと持続可能性を推進しています。Rescaleの基盤技術は、エネルギー分野のイノベーターが課題を克服し、人類を豊かにする新たな手法を開拓できるよう支援しています。 プレゼンテーション全体を見る 詳細は NVIDIA GTC をご覧ください。 

将来を見据えると、SLB、Rescale、NVIDIA の連携により、エネルギー技術の進歩が促進され、より持続可能で効率的なエネルギー ソリューションへの道が開かれることになります。

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