Das E&P-Unternehmen Wintershall hat sich mit "Wintershall 4.0" eine eigene Digitalisierungsstrategie verordnet. Unterm Strich sollen diese Maßnahmen die „Time to first oil“ verkürzen. Neben der Zeitersparnis verbessert sich durch den Einsatz von schnellen Rechnern aber auch die den Bohrungen zugrunde liegende Datenbasis.Bohrungen sind extrem teuer. Wenn man diese präziser setzen kann, ergibt sich daraus ein konkreter Unternehmensgewinn. Ein Beispiel sind erste Testversuche mit dem Supercomputer "Quriosity", die Wintershall gemeinsam mit dem Mutterkonzern BASF durchgeführt hat. Dabei ging es zum einen um Lagerstätten-Simulationen. Wintershall entwickelt von jeder Lagerstätte ein Modell, das die Öl- und Gasreserven möglichst genau abbildet. Damit dieses Modell nahe an die Realität heranreicht, errechnen Ingenieure eine Vielzahl von Varianten. Der Test auf dem Supercomputer errechnet die gleiche Anzahl von Varianten mindestens 300 Mal so schnell wie ein gewöhnlicher Computer. In der gewonnenen Zeit lassen sich etwa komplexere Modelle oder noch mehr Varianten rechnen, so dass sich ein besseres Bild der Lagerstätte ergibt. "Am Ende geht es für uns darum, die uns zur Verfügung stehenden Daten schneller in bessere Entscheidungen zu überführen", erklärte Patrick von Pattay, Head of Wintershall 4.0.
Ein anderes Projekt koppelt verschiedene Bohrlochmessungen und Bohrkernanalysen miteinander. Der Explorateur nutzt dabei "Machine Learning", um Daten weiterzuverteilen. Dadurch erhält das Unternehmen nach eigenen Angaben qualitativ deutlich bessere Modelle. Grundsätzlich seien Methoden der künstlichen Intelligenz in der Branche sehr im Kommen, etwa um Analogien in riesigen Datenbergen zu finden.