减少石油和天然气的勘探成本，通过构建地下的精确模型，增加油井产量
使用MATLAB开发和使用的地震数据，已知的比例关系，以及地质指标来定量地表征地下的数据库部署算法功能通过MATLAB应用程序
“MATLAB使我们，作为地质学家，用我们的专业知识的预测框架，分析和模拟匹配来实现是我们行业独特的算法。随着MathWorks公司顾问的帮助下，我们再部署这些算法作为全球一个易于使用的应用程序，以我们的同事“。
尼克·豪斯，壳牌
左：通过三维地震数据体水平切片。大的信道带（一个潜在的储层靶）在黑色中概述。右：用于贮存目标的内部地质一个可能配置的预测。地震图像从阿姆斯特朗，2012修改。
在石油和天然气勘探，地质学家利用地震数据进行图像地下地质和鉴定潜在的油气藏。通常，这些图片缺乏必要的分辨率捕捉到岩石层等地层细节的复杂图案。在分辨成像可以导致在井，1亿$成本钻探非生产性以上，或过于乐观的产量预测。
壳牌地质学家在MATLAB开发的算法®从已知的地质特性，使用测量值来预测在相同区域的其他特征。这些算法提供了储存器的存在和性质，其用于优化储层开发和改进生产预报的统计预后。地质学家与MathWorks的咨询服务合作，打包和部署全球算法到其他壳牌地质学家。
“我们与MathWorks公司的顾问在MATLAB软件开发框架方面的经验领域知识的结合使我们能够开发出更加易用的界面和部署模型，”尼克·豪斯，地质学家在壳牌说。
壳牌希望，可以利用现有的地震测量结果连同已知的地质构造的数据库来推断新的，类似的功能，低于地震分辨率的应用程序。例如，要引导好于信道化地下蓄水池的位置，该软件需要使用建立等比缩放关系和古河道的保存通道带的地震数据来预测带内的功能。地质学家想申请他们的域名专业知识，开发基础数据的分析，预测和算法本身模拟识别，无需外包开发的程序员一个单独的团队或第三方。
一旦算法已被开发和测试，球队需要援助，以在生产IT环境中部署做好准备。他们想更新在中央服务器上的算法和相关数据库的能力，使新版本立即提供给他们在世界各地的同事。
壳牌地质学家开发的地层特征的算法在MATLAB和MathWorks公司与合作顾问与MATLAB生产服务器公司范围内部署他们的算法™。
在MATLAB工作，该团队开发的算法，从定量的三维地震数据表征提取的特征。通过使用从曲线加权三次样条拟合工具箱的曲率分析™，这些特征描述了输入数据的比例和模式。
他们使用的数据库工具箱™与定制连接MongoDB的内置MathWorks公司顾问，他们的算法程序链接到数据库的地质。该数据库包含的规模，建筑，和从卫星图像，地形和测深调查，核心数据和数值模型导出的组成指标。
使用MATLAB统计和机器学习工具箱™，该团队开发了一个回归模型并结合数据库指标预测算法，特征从地震数据提取和已知比例关系来预测厚度，宽度，并在subseismic秤等地层特征。
从MATLAB中央文件交换的团队并入基于密度的空间聚类算法来识别来自数据库的地质类似的位置。
然后，他们与MathWorks公司的顾问致力于完善算法，开发用户界面，并部署算法作为生产应用。
首先，他们改写了一些程序MATLAB代码的，应用面向对象的原则，以使代码更易于扩展和维护。
他们加入的共可视化功能，使用了配置工具箱™创建识别的模拟位置的网络地图显示。
该团队使用MATLAB编译SDK™打包的算法，并部署它们作为使用MATLAB生产服务器的生产性企业应用程序。壳牌地质学家访问两个制导和非制导的工作流程算法使用MATLAB编译器创建™一个独立的MATLAB客户端应用程序。
该应用程序已经被推出作为试点到一小群壳牌地质学家和地层学家的用于全公司释放制剂。
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