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摘 要：油气藏数据中心是实现数字油田建设的前提和基础。针对油气藏各数据集异构、研究与决策业务类型繁多等问题，通过制定统一的数据标准和数据库规范，建立油气藏一体化数据模型，研发油气藏数据链、数据服务总线及软件接口等关键技术，构建面向油气藏业务流与数据流融合的油气藏数据中心，从而实现油气藏勘探开发业务的一体化、实时化、可视化和协同化，保障油气藏勘探开发业务跨学科、跨部门、跨地域的高效运行，降低油气藏经营管理成本。
关键词：油气藏；数据中心；油气藏数据链；数据整合
中图分类号：TP393.1 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
油气藏数据中心是以数据管理、加工和服务为核心业务，确保油田勘探、开发、生产、经营、管理等业务数据的正确性、完整性、一致性和及时性，是数字油田建设的重要组成部分。在数字油田建设过程中，由于各业务系统建设的阶段性、技术性以及其他因素，企业各个部门采用不同技术界面、不同存储方式形成的业务数据互不兼容，在纵向和横向上均不能充分关联、交换和共享，使得跨部门、跨学科、跨地域的综合数据信息条块分割，形成了多个信息孤岛[1-3]，造成油田企业的油气藏经营与管理难以实现实时、高效、跨地域及可视化。
长庆油田在数字化油田建设过程中，为全面实现油气藏经营与管理系统的一体化、实时化、可视化和协同化，根据勘探开发实际需求，结合中国石油行业标准，开发了油气藏数据链、数据模型、数据资源整合、可视化等关键技术，搭建了具有高可靠性和全油田共享的油气藏数据服务平台。
2 油气藏数据中心关键技术（Key techniques of the
digital reservoir data center）
油气藏数据中心建设主要是将油气藏勘探开发及生产运营过程中形成的各类数据集成到统一的数据平台上，实现开放、协同、共享、融合的油气藏数据获取和应用新模式，为数字油气藏研究与决策等经营管理提供数据支持。为建设油气藏数据中心，长庆油田自主研发了多种关键技术。
2.1 一体化数据模型
数据模型是指数据的表示方法和组织方法，即如何获取、存放数据的方法与途径[4]，通常包括数据标准及操作规范，而操作规范是对数据的存取和更新进行流程化、规范化[5]。
在建设油气藏数据中心过程中，以中石油EPDM1.0数据模型为基础，紧密结合油田勘探开发业务需求，借鉴POSC国际石油行业标准建模理念，采用面向对象的设计方法，根据业务需求，对数据结构、数据操作、数据约束进行了明确定义，保证了数据的唯一性、完整性和共享性，设计并建立了油气藏数据模型（CQRDM1.0）。在系统开发中，对自行研发的应用软件，执行统一的数据标准，按一体化数据模型进行数据库设计；对引进的应用软件产品，通过调整和修改其数据结构，使之符合一体化的数据模型和数据标准，从而建立由数据中心支持的系列核心业务应用系统，从根本上解决了“信息孤岛”的出现。
CQRDM1.0作为一个勘探开发综合数据模型，在业务范围上覆盖了油气藏勘探开发整个生命周期中各阶段涉及的研究与决策活动、对象及特性，建立了完整的业务流程和数据流程体系，保障了数据来源的可靠性、及时性和稳定性，实现了勘探开发基础数据、原始归档数据、项目数据、成果数据的集成化管理是油气藏数据集成和多学科协同工作的基础。CQRDM1.0为工作人员提供了丰富、快捷、方便的数据应用手段，为跨专业、跨部门的综合研究与决策提供了基础支持，节省了工作人员大量的数据收集、整理的时间，缩短了研究周期，提高了工作效率。
2.2 油气藏数据链技术
受军事数据链思想的启发[6]，在数字化油气藏系统中开发了油气藏数据链技术，即构建服务型数据应用环境，在油气藏业务及数据标准化、规范化的基础上，通过搭建数据和业务之间的逻辑关联，应用数据整合、数据推送、数据导航、软件接口、数据表达等技术，实现了各类动静态数据的快速提取、高效处理与应用。
油气藏数据链包含了完整的油气藏数据采集、存储、管理、应用等链路，在逻辑层次上分为数据元、数据集、链节点和数据链四层结构，如图1所示。该模型体现了数据链技术对油气藏研究与管理中开展综合性、复杂性和关联性应用的深度解析，可以稳定地支撑不同类型的业务，并能够灵活适应业务流程的优化与重建。
元数据是一组用来描述定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定的环境下不可再细分的最小数据单位。元数据用于定义逻辑关联，实现数据项、研究成果到数据集的传递。元数据是可识别和可定义的，每个数据元都有其基本属性，如名称、定义、数据类型、精度、值域等。元数据理论和技术是实现数据标准化以及数据共享、交换和整合的重要基础。
数据集是用于将数据元描述的数据打包为数据链可整体传递的数据单元。该数据单元具有独立业务含义，方便业务应用。同时，数据集是数据链中权限控制、加工处理的基础单元，并根据业务需求将数据快速推送到各个研究岗位。
链节点是指油气藏数据链的组成节点，对应数据链构建理念中的BDR（Business，Data，Role，即业务、数据和岗位）节点。通过定义BDR节点，能够实现岗位业务与数据的有机结合。链节点管理由“链节点列表”“链节点详细信息”和“链节点输入/输出数据集”三部分内容组成。其中，“链节点列表”用来展示链节点名称与描述，“链节点详细信息”包括链节点名称、级别与链节点描述，“链节点输入/输出数据集”主要完成链节点输入/输出数据集的设置。
油气藏数据链技术实现了基于岗位或应用场景进行数据组织、研究方法封装及专业软件集成。以开展地层对比研究为例，传统工作方式下研究人员需要收集邻井各类数据，从档案室借阅纸质测井蓝图手工对图，通过标志层约束进行地质分层；在数字化油气藏数据中心工作平台中只需进入系统定制的地层对比岗，通过井位图点选目标井，地层对比数据链就可将井位坐标、邻井分层数据、测井体数据等各类数据打包推送到对应的专业软件，快速绘制出连井测井曲线剖面，专业技术人员通过标志层和测井曲线旋回分析，就可快速完成地层对比，并将新井分层结果一键式归档。 2.3 数据服务总线技术
数据服务总线技术（Data Service Bus，DSB）将分散的多源、异构和多尺度数据组织起来，集成到统一的数据平台上，使不同领域、不同学科及不同专业的研究人员及工程技术人员可以在同一平台上，在不同时空条件下，一起研究讨论同一难题，从而大大提高工作效率，实现了数据集成和数据即时访问两大应用。DSB作为一种数据整合技术，主要应用于数据采集、数据交换、数据同步、历史数据迁移、数据质量管理等领域，可以根据用户的业务需求，快速搭建所需的数据服务平台，具有良好的灵活性。
DSB实现了多源、异构数据的整合，实现了数据在数据库、专业软件和数据中心平台间便捷地访问、查询、搜索、格式转换和迁移等操作，提高了专业软件的集成性和中间数据及成果数据的复用性。DSB为用户提供了统一完整的数据整合技术，有效降低了数据维护成本，DSB的功能架构如图2所示。
2.4 专业软件接口技术
针对国内外勘探开发中应用大量的专业软件，其类型多、版本不统一，形成的数据不标准规范，给专业软件的集成应用和数字化油田系统的高效运行带来了诸多不便。为此，需建立数据适配器来提供数据提取、数据处理、数据存储、数据发送、跨平台应用等，实现油气藏数据中心与专业软件间自动读取文件、解析数据、抽取所需数据项等功能，
并支持模式分析、公式计算、格式转换、预处理等操作，从而打通专业软件数据收集、整理、加载等各个应用环节。
通过与专业软件厂商合作、基于SDK扩展开发及油田各部门第三方产品（OSP）等多种模式，研发了与GeoMap、GeoFrame、Petrel等国内外勘探开发主流专业软件无缝连接的软件接口技术，提供了开放的授权控制、业务处理及数据通信标准，实现了跨平台、跨语言、跨网段的专业软件整合应用，建立起从“地质—地球物理—油藏”的一体化油藏研究环境。
除上述关键技术之外，油气藏数据中心还集成了地理信息系统GIS技术（Geographic Information System）、异构数据库数据同步技术、数据库链接技术、触发器技术、分布式数据分发与数据复制技术、海量数据处理技术、海量地震数据压缩技术及网络安全保障等技术，实现了“数据—信息—知识—决策”的增值过程，提高数据应用效率。
3 结论（Conclusion）
油气藏数据中心集信息存储、传输、处理、分析、发布和服务于一体，是一种规范、统一、安全、高效的现代化油气藏勘探开发信息管理和服务系统平台，是建设数字油气藏及智能油气藏的基础性工作和前提条件，是油田信息化建设的一个关键环节。油气藏数据中心可实现油田企业内部信息的无缝传递和共享，降低信息成本，促进分散化组织的发展，使组织结构趋于扁平化[7]。
参考文献（References）
[1] 杜保东，等.大庆油田云计算数据中心建设模式研究[J].信息
系统工程，2015，04：12-13.
[2] 冯宗祥.油气勘探生产信息平台建设的目标及方法[J].中国石
油勘探，2005，10（3）：53-56.
[3] 王娟，等.基于云架构的油气藏数据智能管理技术[J].天然气
工业，2014，03：137-141.
[4] G.P.Zarri.Knowledge representation and inference techniques
to improve the management of gas and oil facilities[J].
Knowledge-Based Systems，2011，24（7）：989-1003.
[5] 李春生，等.基于Web服务器的POSC数据仓数据操纵[J].大庆
石油学院学报，2001，25（1）：44-46；106-107.
[6] 赵志勇，等.数据链系统与技术[M].北京：电子工业出版社，
2014.
[7] 邹永玲，等.国内外石油企业科研组织模式浅析[J].中国管理
信息化，2015，18（3）：101-103.
作者简介：
王 娟（1974-），女，高级工程师.研究领域：数字化油气藏及
油田信息化.
杨 倬（1980-），男，高级工程师.研究领域：油田生产运行管
理系统开发.
李 良（1979-），男，高级工程师.研究领域：数字油田与油田
数据中心建设.
魏红芳（1981-），女，高级工程师.研究领域：油田信息化规划
设计与综合管理.
关键词：油气藏；数据中心；油气藏数据链；数据整合
中图分类号：TP393.1 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
油气藏数据中心是以数据管理、加工和服务为核心业务，确保油田勘探、开发、生产、经营、管理等业务数据的正确性、完整性、一致性和及时性，是数字油田建设的重要组成部分。在数字油田建设过程中，由于各业务系统建设的阶段性、技术性以及其他因素，企业各个部门采用不同技术界面、不同存储方式形成的业务数据互不兼容，在纵向和横向上均不能充分关联、交换和共享，使得跨部门、跨学科、跨地域的综合数据信息条块分割，形成了多个信息孤岛[1-3]，造成油田企业的油气藏经营与管理难以实现实时、高效、跨地域及可视化。
长庆油田在数字化油田建设过程中，为全面实现油气藏经营与管理系统的一体化、实时化、可视化和协同化，根据勘探开发实际需求，结合中国石油行业标准，开发了油气藏数据链、数据模型、数据资源整合、可视化等关键技术，搭建了具有高可靠性和全油田共享的油气藏数据服务平台。
2 油气藏数据中心关键技术（Key techniques of the
digital reservoir data center）
油气藏数据中心建设主要是将油气藏勘探开发及生产运营过程中形成的各类数据集成到统一的数据平台上，实现开放、协同、共享、融合的油气藏数据获取和应用新模式，为数字油气藏研究与决策等经营管理提供数据支持。为建设油气藏数据中心，长庆油田自主研发了多种关键技术。
2.1 一体化数据模型
数据模型是指数据的表示方法和组织方法，即如何获取、存放数据的方法与途径[4]，通常包括数据标准及操作规范，而操作规范是对数据的存取和更新进行流程化、规范化[5]。
在建设油气藏数据中心过程中，以中石油EPDM1.0数据模型为基础，紧密结合油田勘探开发业务需求，借鉴POSC国际石油行业标准建模理念，采用面向对象的设计方法，根据业务需求，对数据结构、数据操作、数据约束进行了明确定义，保证了数据的唯一性、完整性和共享性，设计并建立了油气藏数据模型（CQRDM1.0）。在系统开发中，对自行研发的应用软件，执行统一的数据标准，按一体化数据模型进行数据库设计；对引进的应用软件产品，通过调整和修改其数据结构，使之符合一体化的数据模型和数据标准，从而建立由数据中心支持的系列核心业务应用系统，从根本上解决了“信息孤岛”的出现。
CQRDM1.0作为一个勘探开发综合数据模型，在业务范围上覆盖了油气藏勘探开发整个生命周期中各阶段涉及的研究与决策活动、对象及特性，建立了完整的业务流程和数据流程体系，保障了数据来源的可靠性、及时性和稳定性，实现了勘探开发基础数据、原始归档数据、项目数据、成果数据的集成化管理是油气藏数据集成和多学科协同工作的基础。CQRDM1.0为工作人员提供了丰富、快捷、方便的数据应用手段，为跨专业、跨部门的综合研究与决策提供了基础支持，节省了工作人员大量的数据收集、整理的时间，缩短了研究周期，提高了工作效率。
2.2 油气藏数据链技术
受军事数据链思想的启发[6]，在数字化油气藏系统中开发了油气藏数据链技术，即构建服务型数据应用环境，在油气藏业务及数据标准化、规范化的基础上，通过搭建数据和业务之间的逻辑关联，应用数据整合、数据推送、数据导航、软件接口、数据表达等技术，实现了各类动静态数据的快速提取、高效处理与应用。
油气藏数据链包含了完整的油气藏数据采集、存储、管理、应用等链路，在逻辑层次上分为数据元、数据集、链节点和数据链四层结构，如图1所示。该模型体现了数据链技术对油气藏研究与管理中开展综合性、复杂性和关联性应用的深度解析，可以稳定地支撑不同类型的业务，并能够灵活适应业务流程的优化与重建。
元数据是一组用来描述定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定的环境下不可再细分的最小数据单位。元数据用于定义逻辑关联，实现数据项、研究成果到数据集的传递。元数据是可识别和可定义的，每个数据元都有其基本属性，如名称、定义、数据类型、精度、值域等。元数据理论和技术是实现数据标准化以及数据共享、交换和整合的重要基础。
数据集是用于将数据元描述的数据打包为数据链可整体传递的数据单元。该数据单元具有独立业务含义，方便业务应用。同时，数据集是数据链中权限控制、加工处理的基础单元，并根据业务需求将数据快速推送到各个研究岗位。
链节点是指油气藏数据链的组成节点，对应数据链构建理念中的BDR（Business，Data，Role，即业务、数据和岗位）节点。通过定义BDR节点，能够实现岗位业务与数据的有机结合。链节点管理由“链节点列表”“链节点详细信息”和“链节点输入/输出数据集”三部分内容组成。其中，“链节点列表”用来展示链节点名称与描述，“链节点详细信息”包括链节点名称、级别与链节点描述，“链节点输入/输出数据集”主要完成链节点输入/输出数据集的设置。
油气藏数据链技术实现了基于岗位或应用场景进行数据组织、研究方法封装及专业软件集成。以开展地层对比研究为例，传统工作方式下研究人员需要收集邻井各类数据，从档案室借阅纸质测井蓝图手工对图，通过标志层约束进行地质分层；在数字化油气藏数据中心工作平台中只需进入系统定制的地层对比岗，通过井位图点选目标井，地层对比数据链就可将井位坐标、邻井分层数据、测井体数据等各类数据打包推送到对应的专业软件，快速绘制出连井测井曲线剖面，专业技术人员通过标志层和测井曲线旋回分析，就可快速完成地层对比，并将新井分层结果一键式归档。 2.3 数据服务总线技术
数据服务总线技术（Data Service Bus，DSB）将分散的多源、异构和多尺度数据组织起来，集成到统一的数据平台上，使不同领域、不同学科及不同专业的研究人员及工程技术人员可以在同一平台上，在不同时空条件下，一起研究讨论同一难题，从而大大提高工作效率，实现了数据集成和数据即时访问两大应用。DSB作为一种数据整合技术，主要应用于数据采集、数据交换、数据同步、历史数据迁移、数据质量管理等领域，可以根据用户的业务需求，快速搭建所需的数据服务平台，具有良好的灵活性。
DSB实现了多源、异构数据的整合，实现了数据在数据库、专业软件和数据中心平台间便捷地访问、查询、搜索、格式转换和迁移等操作，提高了专业软件的集成性和中间数据及成果数据的复用性。DSB为用户提供了统一完整的数据整合技术，有效降低了数据维护成本，DSB的功能架构如图2所示。
2.4 专业软件接口技术
针对国内外勘探开发中应用大量的专业软件，其类型多、版本不统一，形成的数据不标准规范，给专业软件的集成应用和数字化油田系统的高效运行带来了诸多不便。为此，需建立数据适配器来提供数据提取、数据处理、数据存储、数据发送、跨平台应用等，实现油气藏数据中心与专业软件间自动读取文件、解析数据、抽取所需数据项等功能，
并支持模式分析、公式计算、格式转换、预处理等操作，从而打通专业软件数据收集、整理、加载等各个应用环节。
通过与专业软件厂商合作、基于SDK扩展开发及油田各部门第三方产品（OSP）等多种模式，研发了与GeoMap、GeoFrame、Petrel等国内外勘探开发主流专业软件无缝连接的软件接口技术，提供了开放的授权控制、业务处理及数据通信标准，实现了跨平台、跨语言、跨网段的专业软件整合应用，建立起从“地质—地球物理—油藏”的一体化油藏研究环境。
除上述关键技术之外，油气藏数据中心还集成了地理信息系统GIS技术（Geographic Information System）、异构数据库数据同步技术、数据库链接技术、触发器技术、分布式数据分发与数据复制技术、海量数据处理技术、海量地震数据压缩技术及网络安全保障等技术，实现了“数据—信息—知识—决策”的增值过程，提高数据应用效率。
3 结论（Conclusion）
油气藏数据中心集信息存储、传输、处理、分析、发布和服务于一体，是一种规范、统一、安全、高效的现代化油气藏勘探开发信息管理和服务系统平台，是建设数字油气藏及智能油气藏的基础性工作和前提条件，是油田信息化建设的一个关键环节。油气藏数据中心可实现油田企业内部信息的无缝传递和共享，降低信息成本，促进分散化组织的发展，使组织结构趋于扁平化[7]。
参考文献（References）
[1] 杜保东，等.大庆油田云计算数据中心建设模式研究[J].信息
系统工程，2015，04：12-13.
[2] 冯宗祥.油气勘探生产信息平台建设的目标及方法[J].中国石
油勘探，2005，10（3）：53-56.
[3] 王娟，等.基于云架构的油气藏数据智能管理技术[J].天然气
工业，2014，03：137-141.
[4] G.P.Zarri.Knowledge representation and inference techniques
to improve the management of gas and oil facilities[J].
Knowledge-Based Systems，2011，24（7）：989-1003.
[5] 李春生，等.基于Web服务器的POSC数据仓数据操纵[J].大庆
石油学院学报，2001，25（1）：44-46；106-107.
[6] 赵志勇，等.数据链系统与技术[M].北京：电子工业出版社，
2014.
[7] 邹永玲，等.国内外石油企业科研组织模式浅析[J].中国管理
信息化，2015，18（3）：101-103.
作者简介：
王 娟（1974-），女，高级工程师.研究领域：数字化油气藏及
油田信息化.
杨 倬（1980-），男，高级工程师.研究领域：油田生产运行管
理系统开发.
李 良（1979-），男，高级工程师.研究领域：数字油田与油田
数据中心建设.
魏红芳（1981-），女，高级工程师.研究领域：油田信息化规划
设计与综合管理.