CGG GeoSoftware Développe ses Applications dans les Technologies de Machine Learning et du Cloud pour Optimiser les Prises de Décisions en Exploration-Production

Paris, France - le 14 juin 2018

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.

Sophie Zurquiyah, Directeur Général de CGG, a déclaré: « En tant qu'entreprise de Géosciences intégrée, CGG est à la pointe des défis de la numérisation pour l'industrie pétrolière et des bénéfices importants qu'elle peut lui apporter notamment pour optimiser les prises de décisions. GeoSoftware accélère son développement dans ces technologies pour proposer de nouveaux processus itératifs et de nouvelles capacités à ses utilisateurs de logiciels. Ces premiers résultats de notre feuille de route technologique ne constituent qu'un début et de nombreux autres développements passionnants sont attendus. » 

A propos de CGG :

CGG (www.cgg.com) est un leader mondial de Géosciences entièrement intégré qui offre des compétences de premier plan en géologie, géophysique, caractérisation et développement de réservoirs à une base élargie de clients, principalement dans le secteur de l'exploration et de la production des hydrocarbures. Nos trois activités, Equipement, Acquisition et Géologie, Géophysique & Réservoir (GGR) interviennent sur l'ensemble de  la chaine de valeur  de l'exploration à la production des ressources naturelles. CGG emploie environ 5300 personnes dans le monde, animées par la Passion des Géosciences, pour apporter les meilleures solutions à nos clients.

CGG est coté sur Euronext Paris SA (ISIN: 0013181864) et le New York Stock Exchange (sous la forme d'American Depositary Shares, NYSE: CGG).


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