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中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展马涛黄文俊刘景义王铁成黎勇王军（中国石油集团东方地球物理公司信息技术中心，北京，100007）摘要：勘探开发数据模型（EPDM）1.0版是中国石油在“十一五”期间组织建设A1、A2系统过程中形成的勘探开发一体化数据标准。
随着“十二五”中国石油信息化建设的不断推进，对上游信息系统集中建设、集成应用、信息共享、协同工作的需求越来越迫切。
中国石油针对信息系统基础建设中共同的数据标准、数据模型等发展瓶颈问题，组织开展了卓有成效的研究与升级工作，提出了新的数据模型体系化建设原则，在其指导下，编制了EPDM模型2.0版本，形成了配套体系及多项特色设计，增强了EPDM模型的适用性、实用性和完整性，为“十三五”石油上游专业信息化建设奠定了良好基础。
关键词：勘探开发；数据模型；EPDM；模型管理引言在用计算机系统模拟或表述现实世界的过程中，需要按照一定的规则对现实世界客观对象的静态特征、动态特征和完整性约束条件进行抽象和数字化、符号化表述，这个过程就是数据建模的过程，对客观对象本身特征及相互之间联系的表述即为数据模型。
通常，数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
在企业信息化建设过程中，统一业务标准的基础就是要统一数据模型标准。
在石油上游业务领域，有多个国际性的标准化组织，如：SLC（Standards Leadership Council）、Energistics/POSC、PPDM、SEG、SPE、API等，致力于石油上游业务及相关标准的统一，全球几乎所有大型的油公司及油服公司除拥有自己的企业标准外，还通过加入或资助国际性的标准化组织，参与行业数据标准的研究与制订，共享其研究成果。
统一数据标准的最大好处在于提高企业内部及与企业外部之间的信息与数据交换效率，减少企业业务运营与研发成本，提高企业参与国际业务能力及核心竞争力。
中国石油作为大型国际化能源公司，在上游信息化建设过程中，高度重视信息与数据的标准化工作，一直致力于标准的持续改进与提升。
基于SOLIDWORKS EPDM的延伸应用——车间无纸化作者：暂无来源：《智能制造》 2015年第2期撰文/ 广州宇喜资讯科技有限公司PDM 项目经理汤盼本文基于企业对于研发数据安全性的要求，阐述了SOLIDWORKS设计工具、SOLID WORKS EnterprisePDM平台、条码的多系统整合的深入应用，通过对系统业务过程的梳理，结合实际案例充分说明项目的重点、难点、解决思路，以帮助企业成功实现“无纸化”。
随着制造业的快速发展，研发数据管理已经逐渐成为企业能力与效率提升的关键指标。
对于企业核心竞争力“知识”的保护与沉淀日趋重要，竞争对手的抄袭、核心人员的自立门户让企业主更为深刻地理解保证企业研发数据安全的重要性。
如何保证数据安全、如何体系化和结构化管理研发数据、如何减少对核心设计者的依赖、如何保证企业新一代的产品快速的推向市场已成为当今各企业热议的话题。
企业如何真正解决研发数据的安全问题，如何保证研发数据的准确和一致，除电子数据之外，纸质图档又如何进行安全的防范。
在后面内容中我们将阐述在企业实际业务中如何通过PDM(Product Data Management) 即产品数据管理系统，条码系统并配合企业管理制度、考核制度来实现图档的“相对安全”、“数据准确一致”及“无纸化”。
一、无纸化的实现与应用1. 为什么要做无纸化无纸化的应用最基本的出发点是解决数据的安全问题，但这仅仅只是很狭隘的“无纸化”的定义（图1）。
首先要做到无纸化，企业内部必须对数据的一致性和准确性有着充分的信任，这种信任来自于企业的数据标准化和数据管理流程的规范化。
除了一致和准确之外，其次是数据传递的效率。
这需要对企业的业务流程进行梳理、规范、验证、试运行、优化、验证……进行反复的改进与优化来实现依托于平台的高效数据流转。
贯穿企业的业务过程，消除信息孤岛，通过企业的业务流确保每个环节的数据流，保证数据从需求开始，以电子流的形式贯穿研发、生产、售后服务整个产品的生命周期过程。
（产品数据管理）EPDM 用户手册1.概述 31.1企业面临的严峻形势 31.2eEngineer PDM 系统特色 31.3eEngineer PDM 帮助企业解决的问题 31.4 产品模块及功能 42.系统安装72.1安装环境 72.2文件说明 72.3服务器端安装步骤 82.4客户端安装步骤113.系统操作说明143.1启动服务器143.2启动客户端163.3工作流在业务中的操作 203.4基本资料 223.4.1用户资料管理223.4.2流程模板管理243.4.3文件类别设置273.4.4项目类型设置319.4.5 项目角色管理313.4.6版本参照信息323.4.7产品类型设置343.4.8基础数据设置363.5图文档管理443.5.1系统文件库 443.5.2模板文件库 543.5.3文件查找553.6项目管理 563.6.1系统项目库 563.6.2项目文件查找623.7产品管理 623.7.1企业制程623.7.2企业模具633.7.3企业机台633.7.4系统产品库 643.7.5零部件库743.7.6原材料库753.7.7产品查找753.8管理中心 763.8.1系统日志763.8.2文控收发773.8.3公告管理793.8.4权限申请管理813.9报表管理中心 811.概述1.1企业面临的严峻形势我国加入 WTO 近几年来，企业的外部环境已经发生巨大的变化。
主要表现为：产品生命周期缩短；顾客对产品功能、性能、质量等方面的个性化要求更高；能参与全球竞争的企业更多；跨国公司的垄断性更明显；企业的兼并重组更激烈、更动荡；一般水平的产品及制造能力严重过剩。
在这巨大的变革之中，传统的生产管理方式、企业组织结构、决策方法已不能适应日趋激烈的全球化的市场竞争。
当前我国的众多企业要想在竞争激烈的国际环境中求生存、求发展，就要面对瞬息万变的市场变化，及时开发出满足用户需求的新产品，缩短新产品的上市时间（T）；提高产品的质量（Q）；降低产品的成本（C），使产品的价格更具竞争力；并提供优质的售后服务（S），在用户中享有较高的信誉。
基于改进ConvNeXt的软塑包装表面异常检测算法软塑包装在现代物流和运输中广泛应用，但由于外部因素的影响，其表面往往容易出现各种异常情况，如划痕、凹陷或破损等。
这些异常情况可能会导致产品质量问题或者安全隐患，因此，对软塑包装表面进行准确的异常检测非常重要。
本文基于改进的ConvNeXt模型，提出了一种软塑包装表面异常检测算法，用于快速、准确地检测软塑包装表面的异常情况。
一、引言软塑包装在现代商品流通中占有重要地位，它能够保护产品免受外界物理和化学因素的侵害。
然而，由于成本、工艺等因素的制约，软塑包装的质量无法完全保证，因此，软塑包装表面异常的问题不可避免。
目前，传统的异常检测方法往往需要大量的人力和时间，并且准确度无法得到保证。
因此，如何高效地检测软塑包装表面的异常情况成为了一个迫切需要解决的问题。
二、相关工作在异常检测领域，深度学习技术取得了重大突破。
ConvNeXt模型是一种基于卷积神经网络的图像分类模型，具有较高的准确度和鲁棒性。
然而，传统的ConvNeXt模型在软塑包装表面异常检测中受限于局部特征的提取能力。
因此，本文针对该问题进行了改进。
三、改进的ConvNeXt模型为了提高ConvNeXt模型在软塑包装表面异常检测中的准确度，本文提出了以下改进：1. 平行卷积层：为了更好地捕获软塑包装表面的细节信息，我们在原始的ConvNeXt模型中添加了平行卷积层。
平行卷积层能够同时提取不同尺度的特征，从而增强了模型的感知能力。
2. 自适应卷积核大小：传统的卷积神经网络使用固定大小的卷积核来提取特征，这种方式会导致信息的丢失。
为了解决这个问题，我们在改进的ConvNeXt模型中引入了自适应卷积核大小的机制。
该机制能够根据不同的输入图像自动调整卷积核的大小，以更好地适应软塑包装表面的异常情况。
四、实验结果与分析为了验证改进的ConvNeXt模型在软塑包装表面异常检测中的有效性，我们基于公开的数据集进行了一系列实验。
中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展马涛黄文俊刘景义王铁成黎勇王军（中国石油集团东方地球物理公司信息技术中心，北京，100007）摘要：勘探开发数据模型（EPDM）1.0版是中国石油在“十一五”期间组织建设A1、A2系统过程中形成的勘探开发一体化数据标准。
随着“十二五”中国石油信息化建设的不断推进，对上游信息系统集中建设、集成应用、信息共享、协同工作的需求越来越迫切。
中国石油针对信息系统基础建设中共同的数据标准、数据模型等发展瓶颈问题，组织开展了卓有成效的研究与升级工作，提出了新的数据模型体系化建设原则，在其指导下，编制了EPDM模型2.0版本，形成了配套体系及多项特色设计，增强了EPDM模型的适用性、实用性和完整性，为“十三五”石油上游专业信息化建设奠定了良好基础。
关键词：勘探开发；数据模型；EPDM；模型管理引言在用计算机系统模拟或表述现实世界的过程中，需要按照一定的规则对现实世界客观对象的静态特征、动态特征和完整性约束条件进行抽象和数字化、符号化表述，这个过程就是数据建模的过程，对客观对象本身特征及相互之间联系的表述即为数据模型。
通常，数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
在企业信息化建设过程中，统一业务标准的基础就是要统一数据模型标准。
在石油上游业务领域，有多个国际性的标准化组织，如：SLC（Standards Leadership Council）、Energistics/POSC、PPDM、SEG、SPE、API等，致力于石油上游业务及相关标准的统一，全球几乎所有大型的油公司及油服公司除拥有自己的企业标准外，还通过加入或资助国际性的标准化组织，参与行业数据标准的研究与制订，共享其研究成果。
统一数据标准的最大好处在于提高企业内部及与企业外部之间的信息与数据交换效率，减少企业业务运营与研发成本，提高企业参与国际业务能力及核心竞争力。
中国石油作为大型国际化能源公司，在上游信息化建设过程中，高度重视信息与数据的标准化工作，一直致力于标准的持续改进与提升。
标准模型的拓展与修正标准模型是物理学中描述基本粒子和它们相互作用的理论框架。
然而，随着科学的发展和实验观测的进一步深入，人们逐渐意识到标准模型仍然存在一些问题。
为了解决这些问题，科学家们提出了一些拓展和修正标准模型的理论。
一、拓展标准模型的理论1. 超对称理论（Supersymmetry）超对称理论是一种拓展标准模型的理论，它提出基本粒子还有对应的超对称粒子。
这些超对称粒子能够解决标准模型中一些问题，例如暗物质的性质和粒子质量的层次性等。
超对称理论能够提供一个更加全面的粒子物理描述，但目前尚未被实验证实。
2. 大统一理论（Grand Unified Theory）大统一理论是试图将标准模型中的基本力（电磁力、弱力和强力）融合为一个更加简单而统一的理论。
该理论认为，在高能量尺度下，这些力源于同一个基本力，但在低能量尺度下被观测为不同的力。
大统一理论预言了一些新的粒子，如夸克、反夸克、缔夸克等，这些粒子尚未被实验证实。
二、修正标准模型的理论1. 暴胀理论（Inflation）暴胀理论是修正宇宙演化中早期阶段的标准模型的理论。
该理论认为，在宇宙大爆炸之后的极短时间内，宇宙经历了一次急剧膨胀的过程。
暴胀理论能够解决宇宙演化中的一些问题，如宇宙均匀性、各向同性和结构形成等，但目前尚未被实验证实。
2. 量子引力理论（Quantum Gravity）标准模型无法与引力相统一，因此人们试图通过量子引力理论来修正标准模型。
量子引力理论是试图将爱因斯坦的广义相对论与量子力学相统一的理论。
尽管目前还没有找到一种满足所有需求的量子引力理论，但该领域的研究对于理论物理学的发展具有重要意义。
三、进一步实验观测和理论研究的重要性虽然标准模型的拓展和修正理论尚未得到实验证实，但它们对于解决标准模型存在的问题和推动物理学的发展具有重要意义。
进一步的实验观测和理论研究可以帮助科学家们验证或推翻这些理论，并为未来的研究提供新的方向。
面向对象数据库设计的
PCEDM中样品实验模型扩展与升级方案
张重昭
(克拉玛依红有软件有限责任公司，新疆克拉玛依834000）
摘要：本文主要介绍应用面向对象数据库设计方法来扩展PCEDM中样品实验模型，实现由现有的“实验项目对应一级指标”向“实验项目对应多级指标”的扩展升级；实现由“单一的数据管理为中心”的管理向“过程管理为中心”的跨越；实现由现有的“生产监测实验”扩展到“地质研究实验、工艺研究实验、环境监测实验、器具性能检测”等多类型实验的管理。
关键词：面向对象数据模型过程管理
1 概述
面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。
把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。
面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。
模型（Model)是现实世界的抽象，无处不在，比如：售楼处的沙盘模型、小孩玩的模型玩具、航母模型……，数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架，如:E-R图、各种形式的数据字典……。
数据模型所描述的内容包括三个部分：⏹数据结构：数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系。
⏹数据操作：数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
⏹数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：【概念数据模型】【逻辑数据模型】【物理数据模型】。
通过应用面向对象数据库设计方法来扩展PCEDM中样品实验模型，实现由现有的“实验项目对应一级指标”向“实验项目对应多级指标”的扩展；实现由“单一的数据管理为中心”的管理向“过程管理为中心”的跨越；实现由现有的“生产监测实验”扩展到“地
质研究实验、工艺研究实验、环境监测实验、器具性能检测”等多类型实验的管理。
将实验室的业务流程、环境、人员、仪器设备、检测依据、实验方法等影响分析数据的因素有机结合起来，采用先进的计算机网络技术、数据库技术和标准化的实验室管理思想，组成一个全面、规范的管理体系，为实现分析数据网上调度、分析数据录入与仪器数据自动导入、快速分布、信息共享、分析报告无纸化、质量保证体系顺利实施、实验室管理水平整体提高等各方面提供技术支持。
建设出符合中国石油实验需要的“实验室信息管理系统”：Laboratory Information Management System（简称LIMS）。
2 扩展前的样品实验模型
扩展前的样品实验模型解析：
1)优点：
⏹实现了元模型的数据管理
⏹模型具有较高的扩展性
⏹满足了生产监测实验业务的需要
2)缺点：
⏹模型不能满足研究型等复杂实验的需要
⏹模型只是单一的数据管理
⏹模型缺乏对实验全过程管理
⏹模型缺乏对实验资源、环境的管理
⏹模型设计只能满足实验项目对应一级指标的简单管理
⏹模型只实现了实验室信息中的实验数据的简单抽象
3模型扩展的必要性说明
1)模型不能满足研究型等复杂实验的需要。
目前勘探开发中的重要地质实验（油藏流体、
岩石特殊物性）数据不能存储。
2)模型只是单一的数据管理，与实验室业务处理相距太远，不能得到数据源用户的支持。
3)以“过程管理为中心”的实验模型设计是当今LIMS系统发展的必然趋势。
4扩展后的样品实验模型
1)扩展后的样品实验模型中的对象抽取
2)扩展后的样品实验模型中的活动抽取
样样样样样样样样样样样
样
样样样
样
5 扩展后的预期目标
✓ 与国际接轨：遵循ISO/IEC 17025、ISO9000、GMP 、GLP 、GALP 的要求，帮助
实验室建立完整的质量保证体系和优良的自动化运行方案。
✓ 提高工作效率：仪器数据的自动采集可以减少手工录入的错误，加快数据传送的
速度；统一的样品登记和调度系统，可以优化实验室工作秩序，减少样品的周转时间，提高做样量，同时杜绝重复做样，防止混乱。
✓ 范化流程管理：满足三级质量审核以及计量认证、实验室认可的要求，提高了数
据的可信度。
✓ 报告处理自动化：系统自动根据实验的原始数据与成果数据自动生成检测分析报
告。
✓ 数据计算标准化：把专业的、繁琐的数据计算嵌入到系统中，建立了专家计算分
析系统，避免了数据计算因人而异的差异。
✓ 仪器数据接口化：建立了广泛的仪器数据处理接口，避免了数据的二次录入。
✓ 数据传输自动化：满足了实验数据向上级部门的数据过滤与传输上报要求。
✓ 加快决策速度：通过对群组数据的统计与分析，使数据变成对决策有用的信息并
以最快的速度到达决策人处，以便更快更好地制定决策。
6技术创新关键点：
1) “关系型数据设计”到“对象数据库设计”的转变。
2)“单一的数据管理为中心”的管理向“过程管理为中心”的转变。
3)实现“实验项目对应一级实验指标”向“实验项目对应多级实验指标”的转变。
4)数据计算由“分散处理”到“集中管理”的转变。
5)由单一“数据管理”向“业务流程+数据管理二合一”的转变。
6)仪器数据的导入实现由“分散处理”到“集中管理”的转变。
7)模型设计实现“质量人工追溯”到“系统自动闭环追溯”的转变。
8)模型支持“传统作业”到“随时随地访问、无纸化办公、条形码扫描、WAP”的转变。
参考资料
1)POSC Epicentre模型
2)PPDM 公共石油数据模型（v3.8），2008年
3)GB/T 7027-2002 信息分类编码的基本原则和方法
4)SY/T 6184-2000 油田开发数据库表结构
5)PCDM（2002）中石油勘探开发数据字典。
