数字油田是一个非常复杂的集成信息系统,并随着企业规模和业务需求的不断扩张,企业对数字油田建设也会不断提出新的、更高的要求,系统因此会变得越来越庞大和复杂。为了应对激烈的挑战,企业需要数字油田的建设一方面能满足不断发展变化的业务需求;同时,还需要在集约化经营的驱动下,寻求更加高效、廉价的解决方案,提升企业的竞争实力。云计算作为一种全新的服务模式,为油田企业在数字油田建设方面提供了一个创新的思路和机遇。同时,数据犹如人体的“血液”贯穿于数字油田的全过程,数字油田建设在一定程度上就是数据的建设,如果没有数据,油田企业信息化便是空中楼阁。因此,通过融合先进的云计算等信息技术,构建一个面向数字油田的一体化数据集成平台,提供统一的数据服务以提升油田应用的信息化水平,已成为了油田信息化发展的主流方向。为此,本文以数字油田的理论框架为基础,针对数字油田在数据集成平台建设过程中面临的数据库建设分散、系统可扩展性差、对专业应用的支持不够以及数据质量问题突出等主要问题,提出了构建面向数字油田的云数据服务平台的解决方案,实现了国内油田企业首个基于HPC的基础设施云管理系统的部署,解决了云数据服务平台中的中心主库构建、企业服务总线构建以及数据质控等三个关键问题,并通过软件开发实现了云数据服务平台管理系统的开发。最后,以大港油田的上游信息化平台为例,分别从基础设施云管理系统和云数据服务管理系统两个方面,对面向数字油田的云数据服务原型平台的应用效果进行展示与分析。具体来说,论文的主要研究内容和取得的主要成果包括:(1)面向数字油田的云数据服务平台解决方案:采取了从整体到局部、从内到外的研究思路。首先,从云计算的理论基础调研入手,并以数字油田的理论框架为基础,参考和借鉴国内外典型的数字油田体系架构实例,提出了面向数字油田的云平台理论框架;然后,在此基础上,以数据为主要研究目标和主线,提出了“一个中心,三个层次、两条总线和两个子功能系统”的面向数字油田的云数据服务体系架构(Cloud Data Service Framework-Oriented Digital Oilfield),一个中心即一个中心主库层,三个层次即为:数据源层、中心主库层和数据应用层,两条总线即:数据集成总线、数据服务总线,两个子功能系统即为:基础设施云管理子系统和云数据服务管理子系统。并在基础设施层的构建中,针对油田企业通常会大量配备高性能HPC服务器的现状,提出了基于HPC的基础设施云管理系统的构建方案,实现了国内油田企业首个基础设施云管理系统的部署,有效地提高了软件资源的利用效率。(2)云数据服务平台的中心主库构建:首先对我国油田企业的数据库建设现状进行了调研和分析,选取了以中国石油的勘探开发数据模型epdm(exploration&productiondatamodel)为原型和模板,通过主库模型设计规范、设计模式以及扩展流程的研究和制定,形成了一套完整的中心主库模型设计与扩展的技术流程和方法,有效地应对了不断发展变化的业务需求对中心主库模型研究带来的挑战,并依此实现了国内油田企业首个真正意义上勘探开发一体化中心主库模型的构建;然后,针对云数据服务平台中数据的三层体系架构特点,提出了面向中心主库的数据集成总线的构建方案,并利用成熟的odi(oracledataintegration)数据集成产品实现了数据源层与中心主库层的无缝连接;最后,通过软件开发实现了云数据服务管理系统中的模型管理与数据集成总线管理功能模块的设计与开发。(3)云数据服务平台的企业服务总线构建:首先调研和总结了soa技术的理论基础,并在针对我国油田企业数据服务现状分析的基础上,提出了基于soa的企业服务总线构建的体系结构以及管理模式;然后,面对我国油田企业在业务应用层的现状,提出了分别面向遗留应用系统、新建应用系统和商业软件的数据服务接口的设计方案,一方面实现了中心主库与现有自建应用系统和商业软件在数据层面的集成,同时还初步完成了面向新建应用的统一数据接口方案的制定,提升了数据的协同共享能力和对应用系统的服务水平;最后,通过软件开发实现云数据服务管理系统中的数据服务管理功能模块的设计与开发。(4)云数据服务平台的质控体系研究:针对在数据集成过程中存在的主要数据质量问题,本文首先从数据质量控制理论基础的调研入手,分析了我国油田的数据管理现状,尤其是对亟待解决的数据质量问题的分析,提出了基于元数据管理的质控体系解决方案,初步制定了面向中心主库的数据质控体系流程,总体上可分为:元数据提取、数据质控检测标准制定、问题数据扫描与公示以及问题数据处理与确认等四个关键步骤;明确了数据质控的应对措施,并在此基础上分别面向完整性约束、规范值约束和业务规则制定了初步的质量检测规范;最后,通过软件开发实现云数据服务管理系统中的数据质控功能模块的设计与开发。(5)原型平台的应用实例与效果分析:以中国石油大港油田分公司上游业务研究为例,在基础设施云管理系统中,实现了自助式智能集群部署、主流应用系统集成、统一的作业管理以及全面的资源监控报表分析等功能的应用;在云数据服务管理系统中,实现了模型的可视化管理、数据的集成化管理、“一站式”数据服务以及数据质控的在线处理等功能的应用。通过面向数字油田的云数据服务架构研究的实践结果可以得出如下结论:1、本文在数字油田理论框架的指导下,通过引入云计算技术,提出了面向数字油田的云数据服务平台的解决方案,并解决了其中的三个关键技术问题,有效地应对了当前我国油田在数据管理领域面临的问题和挑战,达到了预期目标,也验证了其思路的正确性,为后续研究与工作起到抛砖引玉的作用。2、本文针对我国油田企业的应用系统部署现状,分别针对遗留应用系统、新建应用系统和商业软件,初步实现了数据服务接口方案的设计,为面向数字油田的云服务平台的后继研究打下了重要的基础,具有较强的理论和实用价值。