将地下不确定性转化为可供决策的洞察力钻井活动是能源行业中最昂贵且运营最复杂的活动之一。钻机、船员、设备和后勤都是提前几个月安排的，几乎没有延误的余地。每小时的停机时间都会带来巨大的成本。
地质学家和工程师依靠储层模型来了解地下并指导钻探决策，通常是在巨大的时间压力下。然而，许多公司在这些关键决策中依赖的当前建模基础设施是为更小的数据集、更简单的工作流和孤立的操作而设计的。
随着地下数据的规模和复杂性不断增长，团队需要一种更快、更互联的方式，将不确定性转化为可操作的决策。与Azure Data Manager for Energy (ADME)集成的SLB敏捷储层建模(ARM)现已全面推出，可联合设计云规模以缩小这一差距。
该组合解决方案将以集成为中心的油藏建模和模拟与受管理的数据基础、弹性Azure高性能计算以及专为大型集成研究的吞吐量和并发性而设计的可扩展存储相连接。了解有关Azure Data Manager for Energy Scale集成建模（使用Azure上的ARM ）的详细信息单个库模型代表了对次表层的一种合理解释。
集成建模可共同评估数百个模型实现，使资产团队能够更广泛地了解潜在结果，并为理解不确定性和风险奠定更坚实的基础。长期以来，该行业一直认识到集成建模对于风险意识决策的价值，但其采用一直受到专为较小的顺序研究而设计的基础设施和软件的限制。