勘探工作是一个庞大的系统工程，是一项多学科综合研究、多工种协同工作的科学实践。随着石油工业的发展，在整个勘探开发过程中，积累了大量的地震、测井、地质以及其它非地球物理方法等方面的资料，这些信息的综合应用对指导储量发现和产品获取具有重要意义。石油公司面向各自的应用先后建立了不同的专业数据库，积累的信息呈爆炸式增长，存储与维护这些信息的费用越来越高。如何实现不同类型勘探数据之间的互相调用，达到协同工作的目的，使油田信息达到统一化管理，为现代石油生产、管理与销售等方面服务成为当前油田信息化建设中的迫切需求。　　 数据中心是一个存储各种数据的数据仓库以及提供多种数据服务的整体。具体而言，数据中心是数据集成的、可交换的、分布式的，而且能提供各种数据服务，如数据挖掘、数据分析等。同时，它还能提供完整的管理工具，这些工具是可以配置、可扩展的。它既是各种业务系统的数据生产者、管理者，又是企业门户的信息中心，为企业信息管理系统及其他依赖于它的系统的运行提供数据服务支持。本课题的目标是通过研究学习MapGIS数据中心的实现机制及理论技术，结合现今石油勘探数据特征，寻求存储管理海量勘探数据的最佳方案，同时结合石油勘探业务的实际需求，利用XML和Web Services技术构建各种专业功能服务，实现业务功能和数据的整合，加强应用各方面多种资料综合分析的能力，最大可能地提高勘探效率，促进石油行业的发展。　　 在实现技术方面，本文研究的石油勘探数据管理系统以数据中心技术、GIS(地理信息系统)技术、Web Services技术、数据库技术为支撑，其中通过GIS独有的空间分析能力和可视化表达能力，对勘探数据的分析研究等方面进行可视化管理，大大加强了勘探部门的工作效率。　　 本文首先介绍了MapGIS数据中心平台的基本概念、主要特点及框架结构，从而确定了石油勘探数据中心建设的主要内容和目标，接着从数据仓库和功能仓库两个大的方面来详细讨论数据中心结构。在本文的第三章对建设数据仓库及相关技术进行介绍，首先对石油勘探数据的内容、特点进行分析，而面对信息量庞大、数据关系复杂的勘探数据，唯有定义统一的数据标准才能更有利于数据的集成、抽取与存储，标准确定后，开始设计数据仓库的体系结构，并确立数据的组织与存储方案。最后对数据仓库中涉及的关键技术——分布式元数据管理技术，异构数据集成技术以及数据挖掘技术进行了讨论研究。本文的第四章开始着手构建功能仓库，它是基于Web Services技术的，采用SOA的体系架构建立的面向服务的分布式数据中心。本章节首先描述了SOA体系结构的工作原理和包括的模块，接着介绍了基于.Net平台的Web Services应用开发架构，最后详细介绍了石油勘探数据中心所涉及的数据服务和业务功能服务，这是本章的重点。在最后一章，根据以上技术并结合辽河油田物探公司的实际业务需求设计了一个勘探成果信息发布系统，实现勘探信息在网络上的资源共享。