目次
- エグゼクティブサマリー：2025年、地震の革新の岐路にて
- 市場規模と予測：2030年までの成長予測
- 基本原則：波前速度フィルタリングの仕組み
- フィルタリングアルゴリズムとハードウェアの最近のブレークスルー
- 主要プレイヤー：業界リーダーからの技術とソリューション
- 応用の注目：石油・ガス、鉱業、土木工学及びその他
- AI、機械学習、および高度な分析との統合
- 規制、環境及びデータ品質に関する考慮事項
- 競争環境と戦略的パートナーシップ
- 将来の展望：注目すべき新興トレンドと機会
- 出典と参考文献
エグゼクティブサマリー：2025年、地震の革新の岐路にて
2025年、地震データ分析の景観は変革の岐路に立たされており、波前速度フィルタリング（WVF）が地下画像精度を向上させるための重要な技術として浮上しています。エネルギー市場が効率と環境責任を重視する中、地震オペレーターやサービスプロバイダーは、複雑な地質条件に対応するために高度な信号処理手法に投資しています。伝播速度の差を利用してコヒーレントな波前を分離し、ノイズを抑制するWVFは、信号対ノイズ比の改善や微妙な層状特徴の解決においてますます重要であると言えます。
近年、主要な業界のプレイヤーが自社の地震処理ワークフローにWVFを統合する動きを見せています。SLB（シュルンベルジェ）やベーカー・ヒューズは、ともに深水や非正規プレイのような困難な環境における探査結果の最適化を目指し、データ処理スイート内で速度ベースのフィルタリング技術を採用しています。特に、PGSは、地震船上でリアルタイムのWVFアルゴリズムを実装し、オンボード品質管理と高忠実度データセットの迅速な生成を可能にしています。
より高密度かつ広帯域の取得システムへの需要は、指数関数的に大規模な地震データを生成し、自動化されたスケーラブルなWVFソリューションの必要性を強めています。これを受け、地震ソフトウェア開発者はWVFワークフローに機械学習を統合し、さまざまな地質条件や取得条件に応じて調整可能な適応型データ駆動型フィルタリングを促進しています。CGGは、コヒーレントなノイズをさらに抑制しながら重要な信号内容を保持することを約束するAI強化の速度フィルタリングモジュールを試験運用しており、2026年までに商業的成熟を迎えると期待されています。
業界の協力もWVFの将来の軌道を形作っています。探査地球物理学者学会（SEG）は、高度なフィルタリング手法に関するフォーラムやワークショップを開催し、知識の交換と標準化を促進しています。一方で、エネルギー移行の優先事項は、CO2プルームの封じ込めを確認するために正確な時系列地震画像が不可欠な炭素回収・貯蔵（CCS）監視プロジェクトにおけるWVFの使用を加速しています。
今後、ハイパフォーマンスコンピューティング、クラウドベースのデータ処理、およびAI駆動のWVFの収束は、地震分析能力を再定義することになります。2027年までに、業界の専門家は、自動化されたWVFがほとんどの商業的地震処理プラットフォームの標準機能になると予想しており、従来の石油およびガス探査、さらには地熱およびCCS分野の新たな応用に対して優れた画像忠実度を提供することが期待されています。
市場規模と予測：2030年までの成長予測
波前速度フィルタリングは、信号成分をその見かけの速度に基づいて識別し、地下画像の明瞭さと解釈可能性を向上させることを可能にする、地震データ分析の重要な技術です。2025年時点で、波前速度フィルタリング技術と関連するソフトウェアソリューションのグローバル市場は、石油・ガス、鉱物探査、地熱セクターからの需要の高まりにより堅調な成長をみせています。この需要は、より高解像度の地震取得と高度な処理ワークフローの採用に向けた移行によってさらに促進されています。
SLB（シュルンベルジェ）やベーカー・ヒューズ、CGGのような主要業界プレイヤーは、波前速度フィルタリングを地震処理スイートに統合し、速度分析やクラウドベースのアーキテクチャを取り入れて、スピードと精度を向上させています。例えば、SLBは、大規模3Dおよび4D地震データセットを効率的に扱う能力から、OmegaおよびPetrelプラットフォームに高度な速度フィルタリングモジュールを統合し、導入が進行しています。
波前速度フィルタリングソリューションの市場規模は、より広範な地震データ処理および画像市場に密接に関連しています。正確な数字は公開されていませんが、業界の情報源や会社の報告によれば、地震処理技術は2030年までに年平均成長率（CAGR）6～8％の安定した成長が見込まれ、波前フィルタリングはノイズ除去や複数階層抑制における重要な役割から有意義なセグメントを占めています。この成長は、アフリカや南アメリカの沖合などの複雑な地質が求められる地域での炭化水素探査のための新しいライセンス取得ラウンドによって加速しています（CGG）。
- 2024年に、PGSは、多クライアント地震プロジェクトにおける彼らの速度フィルタリングワークフローの顧客の利用増加を報告し、特にブラジルのプレサルトや西アフリカにおいて市場の拡大を強調しました。
- TGSは、北海やメキシコ湾における大規模かつ複雑な4D地震監視プロジェクトをサポートするために、データ処理パイプラインにおける速度フィルタリングの統合を強調しています。
今後数年にわたり、計算能力や人工知能の進歩が波前速度フィルタリングの効率と精度をさらなる向上させることが期待されます。業界の予測によると、探査ターゲットがより深く技術的に困難な環境に移行するにつれ、R&Dへの投資と自動化フィルタリングソリューションの導入が進むでしょう。2030年までの市場見通しは非常にポジティブで、波前速度フィルタリングは世界中で地震画像や資源開発が改善される重要な要素として位置付けられています。
基本原則：波前速度フィルタリングの仕組み
波前速度フィルタリングは、地震データ分析の基本的な技術であり、地球物理学者が地震イベントの見かけの伝播速度に基づいて信号を分離、強化、解釈できるようにします。この基本原則は、一次（P）、二次（S）、表面波、複数波などの異なるタイプの地震波が、進行する経路と媒質によって異なる速度で地球を移動するという認識に基づいています。地震記録を周波数-速度（f-v）またはスローネス領域に変換することで、アナリストは不要なノイズや干渉相を抑制するフィルターを設計できます。
このプロセスは、通常、地震データを地震計や水中マイクを用いて収集し、大規模かつ複雑なデータセットを生成することから始まります。速度フィルタリングを使用して、これらのデータセットは、しばしばフーリエ変換やラドン変換を介して、イベントが見かけの速度によって区別されるドメインに変換されます。次に、フィルターが適用され、選択された速度範囲内のエネルギーを通過または減衰させます。例えば、グラウンドロール（一般的な高振幅の表面ノイズ）は見かけの速度が低く、その速度帯を拒否することで抑制される一方、地下画像に関連する高い速度の反射波は保持されます。
最近の進展として、SLBやCGGから発表された最新のソフトウェアプラットフォームでは、リアルタイムでのパラメータ調整と可視化を可能にするインタラクティブなデータ駆動型速度フィルタリングツールが強調されています。これらのデジタルワークフローは、自動的に最適な速度帯をフィルタリングするために機械学習を活用することが進み、手動による試行錯誤を減少させることが期待されています。たとえば、シアーウォーター・ジオサービスは、彼らのRevealソフトウェアに適応型フィルタリング技術を統合し、複数波やコヒーレントノイズの自動抑制を可能にしています。
2025年、波前速度フィルタリングの役割は従来の2Dおよび3Dの地震処理を超えて拡大しています。多成分および時系列（4D）データセットは、炭化水素や炭素貯蔵の監視に重要であり、データ量と複雑性を処理するためにより高度なフィルタリングアプローチを必要とします。エクイノールが主導するデジタル地震監視などの業界のイニシアチブは、オンプレミスおよびクラウド環境の両方で展開できる堅牢でスケーラブルなフィルタリングアルゴリズムの需要を促進しています。
今後数年の間に、AI駆動の速度フィルタリングとクラウドベースの地震解釈プラットフォームとのさらなる統合が進むと予想されます。これにより、データセットのサイズと複雑性が増す中で効率性と再現性が向上します。強化された波前速度フィルタリングは、正確な地下画像にとって重要であり、安全な掘削、最適化された生産、地熱探査やCO2貯留などの進化する地球科学アプリケーションを支える役割を果たし続けるでしょう。
フィルタリングアルゴリズムとハードウェアの最近のブレークスルー
波前速度フィルタリングは、地震データ分析において重要な技術として浮上しており、重なり合う波のフィールドをより明確に識別し、地下の画像を改善することを可能にします。近年、アルゴリズムとハードウェアの両面での進展が、その実用的な展開を加速しており、2024年から2025年にかけて、主要な業界プレイヤーや技術開発者からの顕著なブレークスルーが見られています。
アルゴリズムの面では、新しい適応型フィルタリング手法が機械学習を活用し、地震イベントをその伝播速度に基づいて強化することを目指しています。例えば、SLB（シュルンベルジェ）は、速度ベースのフィルタリングを通じたコヒーレントノイズ（グラウンドロールなど）の同定と抑制を自動化するために深層ニューラルネットワークの活用において進展を報告しています。彼らのソリューションはリアルタイムの速度分析を統合し、新しいデータストリームが流入する中でフィルターパラメータを動的に適応させることを可能にし、現場での地震処理ワークフローの効率性と信頼性を向上させます。
同様に、PGSは、GeoStreamer技術における多次元速度フィルタの使用を向上させています。高密度センサーアレイとリアルタイムのオンボード処理を取り入れることにより、PGSのシステムは、複雑な地質条件においても複数およびノイズから一次地震反射をより正確に分離することが可能です。その結果、より高解像度の画像と、取得から解釈までの迅速なターンアラウンドが実現され、困難な海上環境での探査チームからますます求められています。
ハードウェアの面では、高度なフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）やグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の採用が、速度フィルタリングの計算領域を再構築しています。NVIDIAは、最新のGPUアーキテクチャ向けに速度フィルタリングアルゴリズムを最適化するために地震データプロバイダーと協力しており、大規模な地震データをリアルタイムで処理することを可能にしています。このハードウェアとソフトウェアの相乗効果は、4D地震監視や迅速な貯留モデルの更新にとって重要であり、タイムリーなインサイトがオペレーションの意思決定を促進します。
今後数年において、波前速度フィルタリングの軌道はさらなる自動化とクラウド統合に集中することが予想されます。TGSのような企業は、スケーラブルでオンデマンドのフィルタリングワークフローをサポートするために自社の地震クラウドプラットフォームを拡大しています。これにより、コラボレーションによる解釈が促進され、オンプレミスハードウェアへの投資が減少します。探査ターゲットがより深く、構造的に複雑になっていく中で、アルゴリズムとハードウェアの継続的な進化は、より明確で迅速かつ信頼性の高い地震データ分析を実現するためにますます重要であるでしょう。
主要プレイヤー：業界リーダーからの技術とソリューション
波前速度フィルタリングは、地震データ分析において重要な技術として台頭し、地球科学者が不要なノイズを減衰させ、見かけの速度に基づいて重なり合う地震イベントを分離することによって信号の明瞭さを向上させることができるようにしています。現在の（2025年）の業界景観では、いくつかの業界リーダーが、革新的なソフトウェアソリューション、専用の処理ハードウェア、および速度フィルタリングプロセスを自動化および洗練するために人工知能（AI）を統合することで、この分野における進展を推進しています。
主要なプレイヤーであるSLB（旧シュルンベルジェ）は、OmegaやPetrelなどの地震処理プラットフォームに高度な波前速度フィルタリングアルゴリズムを統合しました。これらのソリューションは、一次反射と複数波を区別するためのリアルタイム適応型フィルタリングを活用しており、複雑な地質条件下でのプロジェクトで使用されています。SLBのクラウド対応ワークフローは、大規模な地震データセットの処理を容易にし、調査サイズが増加する中で非常に重要です。
CGGも、独自のGeovationソフトウェアスイートを通じて速度フィルタリングに大きく重点を置いています。2024年から2025年にかけて、CGGは波前属性を利用してコヒーレントエネルギーを分離し、ノイズを抑制する多次元フィルタリングアルゴリズムの使用を示しています。これにより、塩層下や陸上シェールプレイなどの困難な環境での画像を改善しています。これらのツールは、スケーラブルでコラボレーティブな地震データ処理に向けて、クラウドベースの地球科学プラットフォームを通じて提供されています。
一方で、TGSは、多クライアントデータセットが大規模なフロンティア盆地での速度フィルタリングサービスに焦点を当てています。TGSのソリューションは、機械学習モデルを用いてノイズの同定と抑制を自動化し、ワークフローを合理化し、探査クライアントのためのターンアラウンド時間を短縮します。
技術供給者の視点から見ても、Seismic Micro-Technology（SMT）は、彼らのKingdomソフトウェアを通じて速度フィルタリングをサポートし、波前分析とフィルタリングのための視覚化とQCツールの強化を実現しています。このような改善は、ユーザー主導のインタラクティブな処理環境への要求に応えます。
今後数年にわたり、波前速度フィルタリングの展望は、クラウドコンピューティング、AI駆動の自動化、そしてより大規模で複雑なデータセットを処理する必要性から形作られています。主要な企業は、完全波形逆変換（FWI）や他の高度な画像技術と速度フィルタリングをさらに統合し、従来および新興エネルギー分野における地震の解像度と解釈力の限界を押し広げると予想されています。
応用の注目：石油・ガス、鉱業、土木工学及びその他
波前速度フィルタリングは、地震データ分析において画期的な技術として浮上し、石油・ガス探査、鉱業、土木工学などの分野での応用が進んでいます。2025年以降、地下画像の高解像度化への需要が高まる中、このフィルタリング手法の進展はデータ取得戦略や解釈ワークフローに顕著な影響を与えています。
石油・ガスセクターでは、企業は波前速度フィルタリングを利用して、特に複雑な地質条件下で複数の波モードとノイズが大きな課題となる場面において、信号の明瞭さを向上させています。例えば、SLB（旧シュルンベルジェ）は、地震処理スイート内に高度な速度フィルタリングを統合し、一次反射とコヒーレントノイズのより明確な区別を可能にしています。これにより、特に深水や非正規プレイにおける炭化水素検出や貯留層の特性評価が改善されました。
鉱業業界も具体的な利益を享受しています。波前速度フィルタリングは、不要なエネルギーを抑制し、真の地質特徴を強調することによって鉱体を周囲の母岩から区別するのに役立ちます。リオ・ティントのような企業は、高解像度の地震画像技術を採用し、高度なフィルタリングアルゴリズムに支えられて、探査掘削の最適化と運営リスクの低減を図っています。
土木工学では、トンネル建設や都市開発などの大規模インフラプロジェクトにおいて、この手法が広まりつつあります。波前速度フィルタリングが支える地震調査は、地下構造の詳細な画像を提供し、エンジニアが潜在的な危険を予測し、軽減するのに役立ちます。アラップは、世界中の大規模インフラ開発のために地質調査において高度な地震分析を取り入れています。
波前速度フィルタリングの展望は、デジタル化が進むにつれて明るいものです。クラウドベースのプラットフォームやエッジコンピューティングは、地震データのリアルタイム処理を促進し、オンザフライでのフィルタリングと解釈を可能にしています。機械学習における革新は、CGGなどの地球科学技術プロバイダーによるパイロットプログラムで見られるように、最適な速度フィルタの特定を自動化しています。これらのトレンドは、環境モニタリングや地熱エネルギーを含む、正確な地下画像がますます重要となるセクターでの広範な採用を示しています。
今後数年にわたり、波前速度フィルタリングの自動化された地震処理パイプラインへの統合は、データの正確性を向上させ、プロジェクトのタイムラインを短縮し、新たな分野での適用可能性を拡大することが予想されます。業界リーダーが革新を続ける中、この手法の地下洞察を解き放つ役割はますます深まり、現代の地球物理学分析の基盤となることでしょう。
AI、機械学習、および高度な分析との統合
AI、機械学習（ML）、および高度な分析の統合が、2025年に向かって地震データ分析における波前速度フィルタリングの進化を加速させています。従来、波前速度フィルタリングは、コヒーレントノイズを減衰させ、特に複雑な地質条件下で信号の品質を向上させるために、手動でパラメータを選定し、決定論的アルゴリズムに依存していました。しかし、データ駆動型技術の採用が、これらのプロセスの精度と効率を変革しています。
主要な油田技術企業やサービスプロバイダーは、積極的に地震処理ワークフローにMLアルゴリズムを組み込んでいます。たとえば、SLB（シュルンベルジェ）は、大量のラベル付き地震データライブラリを活用し、自動的に速度モデルの構築やノイズ抑制を最適化するAI駆動のプラットフォームを開発しました。これらのシステムは、信号とノイズを適応的に区別し、波前速度フィルタリングプロセスを洗練させて、探査や貯留層特性評価において重要な微妙な地質特徴を保持します。
同様に、ベーカー・ヒューズやハリバートンも、独自の深層学習モデルを用いて地震データセットを処理するクラウドベースの分析環境に投資しています。これらのML駆動型フィルタは、変化する地下条件に動的に適応し、歴史的およびリアルタイムデータから複雑なパターンを学ぶことで、静的なフィルタリングアプローチを上回ることが期待されています。エッジコンピューティングとリアルタイム分析の統合により、ほぼ瞬時の品質管理と現場での調整が可能になり、取得から解釈までのターンアラウンドタイムを短縮します。
オープンソースのイニシアチブや協力プラットフォーム、例えば探査地球物理学者学会（SEG）が推進するものは、高度な分析ツールキットの開発と普及を支援しています。これらのリソースは、企業の規模にかかわらず、最新のAIアルゴリズムを地震処理パイプラインに組み込むことを容易にし、洗練された速度フィルタリング技術へのアクセスを民主化します。
今後、業界はAIと波前速度フィルタリングの統合におけるさらなる進展を期待しています。MLモデルを通じて、地震データと補足情報（井戸ログや生産データなど）を融合させることが、フィルタの精度と堅牢性を向上させることが期待されています。さらに、説明可能なAIの使用は、自動フィルタリングの決定における信頼性と透明性を向上させ、規制の遵守や運営の保証をサポートするでしょう。
地震データセットの量と複雑性が増すにつれ、波前速度フィルタリングと高度な分析との相乗効果は、データの価値を最大化し、探査リスクを減少させる上でますます重要な役割を果たします。今後数年間では、AI駆動のアプローチの採用が広がり、計算能力とアルゴリズムの洗練が地震画像や解釈に新たなブレークスルーをもたらすことが期待されます。
規制、環境及びデータ品質に関する考慮事項
波前速度フィルタリングは、地震データ分析において重要な技術であり、規制、環境、データ品質基準が地球物理学業界内で進化するにつれて、ますます重要性を増しています。2025年現在、これらの考慮事項は、データの処理方法だけでなく、地震調査の設計と実施方法にも影響を与えています。
規制の進展：世界中の規制当局は、特に環境に配慮した地域での地震データ取得に関するガイドラインを厳格化しています。アメリカ合衆国の安全環境執行局（BSEE）やノルウェーの石油庁（NPD）などの機関は、沖合地震オペレーションの生態系への影響を最小限に抑えるために規制を更新し続けています。これらの規制は、オペレーターが、不要なノイズを抑制し、地下画像を改善するために、波前速度フィルタリングのような高度なフィルタリング技術が実装されていることを示さなければならないとする要請が強まっています。これにより、海洋生物への影響を最小限に抑え、より厳格なデータ品質の基準を遵守することが求められています。
環境への影響と緩和：環境の懸念に対応するため、地震請負業者は波前速度フィルタリングを取り入れ、地震調査の足跡を減少させています。コヒーレントな地震信号とノイズ（複数または表面波など）を効率的に区別することで、これらのフィルターは、ショット数を減らし、調査期間を短縮しつつ、より正確な画像を提供します。PGSやSLBのような企業は、こうした高度なフィルタリングを海洋取得および処理ワークフローで活用し、環境保護と持続可能な運営の要件に直接対応しています。
データ品質基準：高忠実度の地震データの重視は、厳格な品質保証プロトコルの採用を促進しています。探査地球物理学者学会（SEG）などの組織は、ノイズを軽減し、解像度を向上させるための波前速度フィルタリングの使用を促進するため、ベストプラクティスガイドラインを更新し続けています。データ品質の要件は、資源オペレーターとサービスプロバイダーとの契約仕様に盛り込まれ、納品物が信頼性のある探査や開発の決定に必要なますます厳格な基準を満たすことを保証しています。
展望（2025年以降）：今後、リアルタイムの波前速度フィルタリングの統合が標準的な実践となることが期待されており、高性能コンピューティングと機械学習の進展により実現されるでしょう。自動化されたノイズ抑制と高度な速度識別によって、規制や環境の制約に動的に対応する適応型の調査設計が可能になります。デジタル化が加速する中、地震請負業者とオペレーターは、技術的な能力を進化する環境およびデータ品質フレームワークに整合させるため、規制機関との協力を続け、責任ある効果的な資源探査を確保することが求められます。
競争環境と戦略的パートナーシップ
地震データ分析における波前速度フィルタリングの競争環境は、確立された地球物理学サービスプロバイダー、技術革新者、ハードウェア製造業者の間の動的な相互作用によって特徴付けられています。2025年時点で、業界は地震データ処理能力を向上させるための戦略的パートナーシップやアライアンスの急増を目撃しています。特に波前速度フィルタリングを活用して画像やノイズ抑制を改善することに焦点を当てています。
SLB（シュルンベルジェ）、ベーカー・ヒューズ、およびPGSなどの主要業界プレイヤーは、波前速度フィルタリング技術を洗練させるために独自のアルゴリズムや高性能コンピューティングインフラに投資し続けています。これらの企業は、機械学習を強化した速度フィルタリング手法の開発を加速するために、先進の学術機関や技術プロバイダーとのコラボレーションを確立しています。たとえば、SLBの大学との協力は、高度なAIモデルを地震処理ワークフローに統合することを目指しており、速度モデルの構築においてスピードと精度の向上を図っています。
戦略的パートナーシップは、中堅企業の技術的な展開拡大を目指す上で重要な役割を果たすようになっています。TGSは、リアルタイムの波前フィルタリングツールを自社の多クライアント地震データプラットフォームに組み込むため、ソフトウェア専門家との共同事業を行っています。このような協力関係は、データ提供の価値を高めるだけでなく、迅速な地下画像ソリューションの市場において競争上の優位性を確立するものとなります。
機器製造業者も重要な役割を果たしています。Sercelは、高忠実度の波場データを取得するための高度な取得システムを開発しており、これは後の処理段階での波前速度フィルタリングをより効果的にするために調整されています。データ分析企業と取得ハードウェア供給者の間のパートナーシップは、取得から解釈までのプロセスを効率化する統合ソリューションを提供するため、ますます一般的になることが予想されます。
今後数年では、地震取得、処理、および解釈技術の統合が進むと予想されます。これは、ハードウェア、クラウドコンピューティングおよびアルゴリズム開発に関する専門知識を結集するアライアンスによって推進されるでしょう。波前速度フィルタリングの自動化されたリアルタイムな応用に焦点が当たり、深水や塩層下といった挑戦的な探査環境において成長することが期待されています。新しい技術を迅速に統合する能力を持つ企業は、革新の速度が高まる中で競争上の有利を維持することが予想されます。
将来の展望：注目すべき新興トレンドと機会
波前速度フィルタリングは、地震データ分析において重要な技術として浮上しており、コヒーレントな地震イベントとノイズの識別を改善し、地下画像を向上させています。石油・ガスセクター、地熱探査、地質工学業界がより高い精度と効率を求める中、2025年およびそれ以降の期間においていくつかのトレンドやイノベーションがその軌道を形成することが期待されます。
顕著なトレンドの1つは、従来の速度フィルタリングワークフローへの機械学習や人工知能の統合です。深層学習モデルを活用することで、地震処理者は複雑な速度異常を自動的に検出・適応でき、手作業での介入を減少させ、スループットを増加させることができます。SLB（シュルンベルジェ）やハリバートンのような企業は、高度なフィルタリング技術を取り入れたAI駆動の地震解釈ツールの開発に積極的に取り組んでおり、従来および非従来資源プレイの両方に対して迅速かつ信頼性のある結果を提供することを目指しています。
注目すべきもう一つの焦点は、現場の操作におけるリアルタイム波前速度フィルタリングの展開です。クラウドベースのプラットフォームやエッジコンピューティングの登場により、企業はデータ取得現場で地震データを処理・フィルタリングできるようにし、データの取得から実行可能な洞察へのターンアラウンドを短縮しています。CGGやPGSは、洗練された速度分析とフィルタリングを含むクラウド加速の地震データ処理を顧客に提供する取り組みを発表し、掘削や貯留層管理の迅速な意思決定を支援しています。
分散音響センシング（DAS）と高密度受信器アレイの拡大も巨大で高次元のデータセットを生み出しており、これがスケーラブルな高性能フィルタリングアルゴリズムの開発を推しています。技術ソリューションプロバイダーとNVIDIA間の GPU 加速コンピューティングの協力などの業界の共同作業が一般的になることが予想され、これらの計算上の課題に対処していく企業が増加するでしょう。
今後、エネルギーおよびインフラ部門におけるデジタル変革の進行がさらなるイノベーションを促進することが期待されます。オープンデータ標準の採用が進むことで、異なるフィルタツールやプラットフォーム間の相互運用性が促進され、エナジスティックスコンソーシアムのような組織によって促進されるでしょう。さらに、環境モニタリングや炭素捕獲プロジェクトが拡大するにつれ、波前速度フィルタリングは炭化水素探査を超えた幅広い応用が期待され、持続可能性イニシアティブのための地下モニタリングや地震危険評価を支援します。
要約すると、波前速度フィルタリングに関する短期的な展望は、高度な計算、リアルタイム分析、および業界を超えた協力の収束によって特徴づけられたものです。これらのトレンドは、より正確で効率的、かつ多目的な地震データ分析ソリューションの提供を実現し、エネルギー、インフラストラクチャー、環境分野での新しい機会を解き放つことになるでしょう。
出典と参考文献
- SLB（シュルンベルジェ）
- ベーカー・ヒューズ
- PGS
- CGG
- TGS
- シアーウォーター・ジオサービス
- エクイノール
- NVIDIA
- Seismic Micro-Technology（SMT）
- リオ・ティント
- アラップ
- ハリバートン
- 安全環境執行局（BSEE）
- ノルウェー石油庁（NPD）
- SLB
- Sercel
- エナジスティックスコンソーシアム
