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[摘 要] 随着信息技术的发展，勘探开发生产业务的运行及管理逐渐摆脱传统手工模式，代之以高效、自动、专业的信息化管理模式，业务管理信息化成为衡量企业业务综合能力的重要标志。本文针对西南油气田勘探开发数据业务信息化管理与发展，以勘探开发成果数据采集及正常化管理为例，探讨勘探开发数据正常化业务工作的管理思路，阐述了如何运用信息化技术手段提升专业数据正常化业务管理水平的思路与方法。
[关键词] 勘探开发；数据正常化；数据采集系统；业务管理模式
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 18. 024
[中图分类号] F272.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）18- 0042- 03
西南油气田公司信息化建设起步相对较晚，数据业务管理模式落后，难以适应迅猛发展的油气勘探开发业务。2006年，西南油气田在中国石油信息化建设“统一规划、统一标准、统一设计、统一投资、统一建设、统一管理”六统一原则指导下，紧跟中国石油“十一五”信息化建设，加快了油田业务信息化建设步伐。然而，由于历史原因，勘探开发数据来源范围广、历史数据涉及的年代久远、数据类型复杂，长期以来未形成统一的勘探开发信息标准，使得油田各信息系统的开发标准不统一、体系不兼容；另一方面，由于油田数据业务管理缺乏总体规划和全面统一的数据管理流程及模式，数据的采集及管理存在数据分散、多头管理、系统重复建设等问题。
本文基于西南油气田勘探开发数据业务正常化发展过程和对管理模式的探索，总结提出了油田如何运用信息化技术手段来提高数据采集和数据正常化管理水平的方法。
1 西南油气田勘探开发数据正常化的发展历程
2002年，中国石油组织有业务代表性的6家油田，从勘探开发一体化要求出发，在统一数据采集源头、统一规范数据属性、统一建立数据体系结构的基础上，制定并推出了“勘探与生产信息系统源数据字典”（简称PCDM 2002版数据字典）。西南油气田根据自身主营天然气生产业务特点，参照PCDM 2002版数据字典相应地推出了PCDM 2002数据字典（西南版）。
2006年，集团公司推广并实施了中国石油勘探与生产技术数据管理系统（简称A1）和中国石油油气水井生产数据管理系统（简称A2）。在西南油气田实施A1、A2项目建设的过程中，根据A1、A2系统建设要求，结合西南油气田业务需求，在参考Landmark 公司EDM工程数据模型的基础上，对PCDM 2002勘探开发业务模型（西南版）进行了修改与完善，于2008年推出了“西南油气田勘探开发源数据字典”（简称2008年版数据字典）。2010年，集团公司发布了石油勘探开发数据模型（EPDM）1.0版，该模型是在原有中国石油勘探开发数据模型研究与应用成果的基础上，进一步综合了各主要油气田的业务需求，进行了统一设计和开发，同时也充分借鉴和吸收了兰德马克公司的 EDM（Landmark Engineer’s Data Model）石油数据模型的设计思想，采用面向对象的数据建模技术，从企业层面分析并描述了石油天然气勘探开发核心业务流和数据流，按照完整的井的生命周期进行设计；EPDM模型遵循统一的井筒、地质单元和层位管理技术路线，从基本实体出发，分别描述了钻完井、井筒作业、油气生产、工程监测分析等业务模型，可以直观地描述分支井、水平井等复杂结构井业务对象；通过使用统一的业务规则、数据属性规范值、计量单位体系和参考基准面等，保障了模型中各专业数据的一致性，最大限度地减小了数据冗余，有效地支撑了数据源头采集、集中存储管理、标准化应用服务等过程。EPDM数据模型、数据字典的建立，为勘探与生产数据的采集、服务与应用提供了统一的数据标准。
数据采集正常化是勘探开发数据建设和管理的难点问题，基于A1系统主数据正常化、数据入库考核及规范化管理的需求，西南油气田数据中心提出并实施了“勘探开发成果数据采集系统”研制计划，并于2012年推出了基于EPDM数据模型的“勘探开发成果数据采集系统”，有效地解决了A1系统主库数据来源与管理问题，实现了西南油气田分公司提出的“当年数据当年入库，不再形成历史数据”的勘探开发数据正常化目标，与此同时，为了提高勘探开发数据正常化业务管理水平，在勘探开发成果数据采集系统的基础上，开展了数据正常化管理及应用研究，同年研发了“勘探开发数据正常化业务管理系统”，为勘探开发数据正常化过程监控管理提供了有效的技术手段。
通过勘探开发成果数据采集系统和勘探开发数据正常化业务管理系统的应用，西南油气田在2012年底圆满地完成了当年油田勘探开发成果数据正常化任务，实现了8个专业成果数据正常化建设目标，使得西南油气田成功地步入了数据常态化提交与管理入库的新阶段。
2 西南油气田探索数据正常化管理模式
经过多年的信息化建设，西南油气田逐步走出了一条具有自身特色的勘探开发数据正常化之路。通过对数据采集系统和数据正常化业务管理系统的开发与应用，对数据正常化工作中数据采集、提交、审核等业务流程全过程研究，逐步探索出了适合西南油气田数据业务管理的新思路。
2.1 勘探开发数据正常化的业务流程管理
业务流程管理，其实质是通过分析业务组织结构、业务流及相应数据流的传递路径和时序，对业务行为进行有效的组织与管理，对运行状况及过程进行监控。业务管理信息化首要任务在于对业务流及数据流的分析与规划，其次是针对业务流及数据流的特点，对业务管理进行分工和流程监控，以保障信息系统持续稳定、有序高效地运行。
业务职能，也称为角色，用以划定具体的职能权限，通过定义角色对不同岗位职能进行划定，明确岗位界限。
业务职权范围，在信息系统中通常定义为数据访问权限，不同的部门、岗位对应不同的职权范围。 在勘探开发业务管理中，西南油气田对勘探开发业务流程进行了全面的分析和梳理，在此基础上形成了符合油田业务管理特点的勘探开发数据正常化业务流程，并将业务流程应用于勘探开发成果采集系统和数据正常化业务管理系统。
长期以来，在实际的管理和工作中，对数据管理业务的角色没有明确的划分。一个基层数据管理人员需要承担所有的数据管理任务，既要承担数据录入，又要担负数据审核、数据提交等工作。由于缺乏必要的岗位职能分解，因此造成数据提交滞后，数据质量存在一定隐患等问题。
为了解决上述问题，在勘探开发成果数据采集系统上线后，结合采集系统的数据管理流程，绘制各项目建设单位的业务流程图，各建设单位根据业务流程图重新界定项目流程各环节对应的岗位职责与权限，并将每个岗位职责落实到具体的人员。通过任务分解，明确了管理部门、数据录入提交单位、数据审核单位的相关职责，从而既减轻了基层数据管理人员的工作压力，也提高了数据审核的质量，有效支持了数据质量管理原则（即：谁产生、谁负责）的落地。
2.2 数据采集和数据正常化业务管理理念及方法
为解决A1系统数据来源而研发的勘探开发成果数据采集系统，其最重要的亮点之一是在勘探开发成果数据采集方面引入项目管理理念。按照项目生命周期进行管理，将油田勘探开发数据的采集看作是勘探开发项目中的子项目，勘探开发项目生命周期从项目计划下达开始到最终项目验收结束，其中涵盖了数据采集、审核、入库等一个完整的数据采集子项目管理周期。通过项目生命周期这条主线将勘探开发项目数据、项目管理、数据管理有机地整合起来。
为了加强油田勘探开发数据正常化的项目管理，西南油气田开发了数据正常化业务管理系统，该系统主要由项目流程、数据存储、业务管理3部分构成（见图1）。
数据正常化业务管理系统主要有以下特点：
（1）以项目的生命周期为主线，设计贯穿科研、勘探、开发三类项目的计划下达、项目签收、任务分派、数据录入、数据提交、数据审核、数据加载入库全过程的流程管理与监控。
（2）设立项目建设单位和数据中心两级数据审核，提高了数据完整性、准确性和规范性，保证了数据质量（见图2）。
（3）根据业务管理的特点，设计了业务管理层、数据管理层、数据分析层3个层次，这3个层次分别对应业务管理部门、项目建设单位和数据提交单位、数据中心，形成了对数据业务的分级监管。
（4）系统可提供多种统计图表形式（如统计表、柱状图、折线图、曲线图等）来展现数据正常化的进展情况（见图3）。
（5）系统结合数据录入、提交、审核等情况设计了数据正常化工作的考核指标和指标算法，对数据正常化相关单位的数据完成情况、数据提交的及时性以及数据审核质量等方面进行绩效考核，考核结果可登录系统查询。
（6）系统设计了数据下钻等功能，简化用户操作，及时获得用户想要的数据。
通过采集系统和数据正常化业务管理系统的应用，西南油气田业务管理部门可随时了解数据正常化工作的各项进程，及时掌握项目建设单位、数据产生单位、数据中心的数据录入、提交、审核、入库等情况。同时，数据正常化各相关单位也可随时从系统中了解数据提供方、数据提交方、数据审核方等的数据上报、提交、审核的进度情况，形成业务管理部门、数据中心、各基层数据提交单位、乙方公司之间的相互监督机制，有效地提高了数据正常化的可管理性和可操控性。
3 结束语
在勘探开发数据业务信息化发展过程中，西南油气田结合自身业务与管理的特点，在业务流程管理和项目管理等方面进行了卓有成效的尝试，并逐步地形成了西南油气田独具特色的勘探开发数据正常化管理模式。西南油气田数据正常化管理模式既满足了A1系统数据正常化的要求，又能适应油田勘探开发业务管理的实际需要，实现了油田数据管理业务的科学化与精细化。
[关键词] 勘探开发；数据正常化；数据采集系统；业务管理模式
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 18. 024
[中图分类号] F272.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）18- 0042- 03
西南油气田公司信息化建设起步相对较晚，数据业务管理模式落后，难以适应迅猛发展的油气勘探开发业务。2006年，西南油气田在中国石油信息化建设“统一规划、统一标准、统一设计、统一投资、统一建设、统一管理”六统一原则指导下，紧跟中国石油“十一五”信息化建设，加快了油田业务信息化建设步伐。然而，由于历史原因，勘探开发数据来源范围广、历史数据涉及的年代久远、数据类型复杂，长期以来未形成统一的勘探开发信息标准，使得油田各信息系统的开发标准不统一、体系不兼容；另一方面，由于油田数据业务管理缺乏总体规划和全面统一的数据管理流程及模式，数据的采集及管理存在数据分散、多头管理、系统重复建设等问题。
本文基于西南油气田勘探开发数据业务正常化发展过程和对管理模式的探索，总结提出了油田如何运用信息化技术手段来提高数据采集和数据正常化管理水平的方法。
1 西南油气田勘探开发数据正常化的发展历程
2002年，中国石油组织有业务代表性的6家油田，从勘探开发一体化要求出发，在统一数据采集源头、统一规范数据属性、统一建立数据体系结构的基础上，制定并推出了“勘探与生产信息系统源数据字典”（简称PCDM 2002版数据字典）。西南油气田根据自身主营天然气生产业务特点，参照PCDM 2002版数据字典相应地推出了PCDM 2002数据字典（西南版）。
2006年，集团公司推广并实施了中国石油勘探与生产技术数据管理系统（简称A1）和中国石油油气水井生产数据管理系统（简称A2）。在西南油气田实施A1、A2项目建设的过程中，根据A1、A2系统建设要求，结合西南油气田业务需求，在参考Landmark 公司EDM工程数据模型的基础上，对PCDM 2002勘探开发业务模型（西南版）进行了修改与完善，于2008年推出了“西南油气田勘探开发源数据字典”（简称2008年版数据字典）。2010年，集团公司发布了石油勘探开发数据模型（EPDM）1.0版，该模型是在原有中国石油勘探开发数据模型研究与应用成果的基础上，进一步综合了各主要油气田的业务需求，进行了统一设计和开发，同时也充分借鉴和吸收了兰德马克公司的 EDM（Landmark Engineer’s Data Model）石油数据模型的设计思想，采用面向对象的数据建模技术，从企业层面分析并描述了石油天然气勘探开发核心业务流和数据流，按照完整的井的生命周期进行设计；EPDM模型遵循统一的井筒、地质单元和层位管理技术路线，从基本实体出发，分别描述了钻完井、井筒作业、油气生产、工程监测分析等业务模型，可以直观地描述分支井、水平井等复杂结构井业务对象；通过使用统一的业务规则、数据属性规范值、计量单位体系和参考基准面等，保障了模型中各专业数据的一致性，最大限度地减小了数据冗余，有效地支撑了数据源头采集、集中存储管理、标准化应用服务等过程。EPDM数据模型、数据字典的建立，为勘探与生产数据的采集、服务与应用提供了统一的数据标准。
数据采集正常化是勘探开发数据建设和管理的难点问题，基于A1系统主数据正常化、数据入库考核及规范化管理的需求，西南油气田数据中心提出并实施了“勘探开发成果数据采集系统”研制计划，并于2012年推出了基于EPDM数据模型的“勘探开发成果数据采集系统”，有效地解决了A1系统主库数据来源与管理问题，实现了西南油气田分公司提出的“当年数据当年入库，不再形成历史数据”的勘探开发数据正常化目标，与此同时，为了提高勘探开发数据正常化业务管理水平，在勘探开发成果数据采集系统的基础上，开展了数据正常化管理及应用研究，同年研发了“勘探开发数据正常化业务管理系统”，为勘探开发数据正常化过程监控管理提供了有效的技术手段。
通过勘探开发成果数据采集系统和勘探开发数据正常化业务管理系统的应用，西南油气田在2012年底圆满地完成了当年油田勘探开发成果数据正常化任务，实现了8个专业成果数据正常化建设目标，使得西南油气田成功地步入了数据常态化提交与管理入库的新阶段。
2 西南油气田探索数据正常化管理模式
经过多年的信息化建设，西南油气田逐步走出了一条具有自身特色的勘探开发数据正常化之路。通过对数据采集系统和数据正常化业务管理系统的开发与应用，对数据正常化工作中数据采集、提交、审核等业务流程全过程研究，逐步探索出了适合西南油气田数据业务管理的新思路。
2.1 勘探开发数据正常化的业务流程管理
业务流程管理，其实质是通过分析业务组织结构、业务流及相应数据流的传递路径和时序，对业务行为进行有效的组织与管理，对运行状况及过程进行监控。业务管理信息化首要任务在于对业务流及数据流的分析与规划，其次是针对业务流及数据流的特点，对业务管理进行分工和流程监控，以保障信息系统持续稳定、有序高效地运行。
业务职能，也称为角色，用以划定具体的职能权限，通过定义角色对不同岗位职能进行划定，明确岗位界限。
业务职权范围，在信息系统中通常定义为数据访问权限，不同的部门、岗位对应不同的职权范围。 在勘探开发业务管理中，西南油气田对勘探开发业务流程进行了全面的分析和梳理，在此基础上形成了符合油田业务管理特点的勘探开发数据正常化业务流程，并将业务流程应用于勘探开发成果采集系统和数据正常化业务管理系统。
长期以来，在实际的管理和工作中，对数据管理业务的角色没有明确的划分。一个基层数据管理人员需要承担所有的数据管理任务，既要承担数据录入，又要担负数据审核、数据提交等工作。由于缺乏必要的岗位职能分解，因此造成数据提交滞后，数据质量存在一定隐患等问题。
为了解决上述问题，在勘探开发成果数据采集系统上线后，结合采集系统的数据管理流程，绘制各项目建设单位的业务流程图，各建设单位根据业务流程图重新界定项目流程各环节对应的岗位职责与权限，并将每个岗位职责落实到具体的人员。通过任务分解，明确了管理部门、数据录入提交单位、数据审核单位的相关职责，从而既减轻了基层数据管理人员的工作压力，也提高了数据审核的质量，有效支持了数据质量管理原则（即：谁产生、谁负责）的落地。
2.2 数据采集和数据正常化业务管理理念及方法
为解决A1系统数据来源而研发的勘探开发成果数据采集系统，其最重要的亮点之一是在勘探开发成果数据采集方面引入项目管理理念。按照项目生命周期进行管理，将油田勘探开发数据的采集看作是勘探开发项目中的子项目，勘探开发项目生命周期从项目计划下达开始到最终项目验收结束，其中涵盖了数据采集、审核、入库等一个完整的数据采集子项目管理周期。通过项目生命周期这条主线将勘探开发项目数据、项目管理、数据管理有机地整合起来。
为了加强油田勘探开发数据正常化的项目管理，西南油气田开发了数据正常化业务管理系统，该系统主要由项目流程、数据存储、业务管理3部分构成（见图1）。
数据正常化业务管理系统主要有以下特点：
（1）以项目的生命周期为主线，设计贯穿科研、勘探、开发三类项目的计划下达、项目签收、任务分派、数据录入、数据提交、数据审核、数据加载入库全过程的流程管理与监控。
（2）设立项目建设单位和数据中心两级数据审核，提高了数据完整性、准确性和规范性，保证了数据质量（见图2）。
（3）根据业务管理的特点，设计了业务管理层、数据管理层、数据分析层3个层次，这3个层次分别对应业务管理部门、项目建设单位和数据提交单位、数据中心，形成了对数据业务的分级监管。
（4）系统可提供多种统计图表形式（如统计表、柱状图、折线图、曲线图等）来展现数据正常化的进展情况（见图3）。
（5）系统结合数据录入、提交、审核等情况设计了数据正常化工作的考核指标和指标算法，对数据正常化相关单位的数据完成情况、数据提交的及时性以及数据审核质量等方面进行绩效考核，考核结果可登录系统查询。
（6）系统设计了数据下钻等功能，简化用户操作，及时获得用户想要的数据。
通过采集系统和数据正常化业务管理系统的应用，西南油气田业务管理部门可随时了解数据正常化工作的各项进程，及时掌握项目建设单位、数据产生单位、数据中心的数据录入、提交、审核、入库等情况。同时，数据正常化各相关单位也可随时从系统中了解数据提供方、数据提交方、数据审核方等的数据上报、提交、审核的进度情况，形成业务管理部门、数据中心、各基层数据提交单位、乙方公司之间的相互监督机制，有效地提高了数据正常化的可管理性和可操控性。
3 结束语
在勘探开发数据业务信息化发展过程中，西南油气田结合自身业务与管理的特点，在业务流程管理和项目管理等方面进行了卓有成效的尝试，并逐步地形成了西南油气田独具特色的勘探开发数据正常化管理模式。西南油气田数据正常化管理模式既满足了A1系统数据正常化的要求，又能适应油田勘探开发业务管理的实际需要，实现了油田数据管理业务的科学化与精细化。