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式显现出来的，高质量的数据不 开放式架构环境的自动化 平 台 上 运 行， 利 用 了 iEnergy®

容易跨产品整合；孤立的产品意 云的可扩展架构。数据工程师和 33
油田服务公司正在开发自己
味着筒仓式数据（或“数据孤岛”） 数据科学家们能够大规模地设计、
的开放式架构环境，客户的数字
非常深奥，但没有广度；这种广 开发和部署 AI 模型，或快速训
团队可在整个数字化生命周期中
度的缺失强化了一种“不是在这 练机器学习模型。
概述他们自己的旅程。
里发明的”思维倾向，导致公司 在 DS365.ai 环 境 中， 参 与
哈里伯顿最近推出了他的
与公司之间创新努力的重复。 者可以访问和修改开源数据模型，
DS365.ai（一种通过授权快速训
第四次工业革命给油田服务 并在整个社区分享他们的工作，
公司带来的是跨越这些数据孤岛 练预建模型，或在运营中创建和 包括一个熟悉的五星级排名系统。

与工程学科之间整合数据的能力。 部署创新的机器学习解决方案， 模型可作为独立服务予以提供，
现代的开放式架构设计正在释放 意在增强地下、钻井和生产的工 也可以集成到更广泛的应用中，
所生成的包括地震勘测、钻井项 作流程，从而提高企业能力，扩 包括辅助岩性解释、地震引擎和

目设计以及人工举升效能所有这 大企业规模的服务）云服务，通 实时油井工程范畴。哈里伯顿的
些上游数据的价值，目的是提供 过智能自动化加速数字化转型。 DS365.ai 服务实现了快速的投资

更高效、更安全、能满足提高投 行业特定的人工智能和机器学习 回报，大规模部署了 70 多个项目
资回报目标的工作流程。 模型在该公司的 OSDUTM 数据 和 60 多个人工智能 / 机器学习模