油田数据共享信息服务系统研究

信息技术在油田数字化建设中的应用研究摘要：油田数字化建设是指在油田生产过程中，通过引入现代信息技术手段，实现油田生产数据的实时采集、传输、处理和分析，从而提高油田生产效率、降低生产成本、保障安全生产和提高资源利用率的一种技术改造和管理创新。

随着科技的不断发展，油田数字化建设已经成为石油行业的重要发展方向，对于推动石油产业的可持续发展具有重要意义。

关键词：信息技术；油田；数字化建设；应用；1油田数字化建设的意义1.1提高油田生产效率油田数字化建设可以实现对油田生产数据的实时监控和分析，通过对生产数据的综合评价，为决策者提供科学依据，从而实现对生产过程的优化调整。

通过数字化技术，可以实现对油田生产过程的精细化管理，提高油田生产效率。

例如，通过对油井的压力、温度等参数的实时监测，可以及时发现异常情况，避免因设备故障导致的生产损失。

1.2降低生产成本油田数字化建设可以实现对油田生产过程中的资源消耗进行实时监控和分析，通过对资源的合理配置和优化利用，降低生产成本。

例如，通过对油井的能耗数据进行实时监测和分析，可以发现能耗异常的情况，及时采取措施进行调整，从而降低能耗成本。

此外，通过对油田生产过程中的设备运行状态进行实时监测，可以实现设备的预防性维护，降低设备故障率，减少维修成本。

1.3保障安全生产油田数字化建设可以实现对油田生产过程中的安全风险进行实时监控和预警，提高安全生产水平。

通过对生产过程中的安全隐患进行实时监测和分析，可以及时发现潜在的安全风险，采取有效措施进行防范，从而降低事故发生的概率。

此外，通过对油田生产过程中的环境参数进行实时监测，可以实现对环境污染的有效控制，保障生态环境安全。

1.4提高资源利用率油田数字化建设可以实现对油田生产过程中的资源利用情况进行实时监控和分析，通过对资源的合理配置和优化利用，提高资源利用率。

例如，通过对油田生产过程中的水、电等资源的实时监测和分析，可以实现资源的节约利用，减少资源浪费。

基于云计算的油田数据分析系统作者：哈文雷来源：《中国新技术新产品》2013年第17期摘要：油田行业生产工艺流程复杂，精细化分工，由此产生的生产数据量巨大，而数据是油田生产管理的重要资产，合理有效的分析利用这些数据，能够提高油田生产效率，处理庞大的数据量，给油田信息平台建设带来巨大挑战。

本文结合最新的云计算技术特点，探讨分析私有云计算在油田数据分析系统中的应用方案。

关键字：数据分析；云计算；系统管理；数据处理；通信；大规模存储；互联网中图分类号：TP31 文献标识码：A1云计算技术对企业的必要性随着市场竞争加剧，企业需要挖掘更多的经营商机，同时全面掌握企业运行状态，这使得对数据分析系统的重视程度大大提高，数据成为企业的重要资产。

近几年来迅速发展起来的云计算技术，针对这种大量数据处理系统，提供了有效的解决方案，能够实现软件资源和硬件资源的整合，既为企业节约了生产管理成本，又能提高企业工作效率。

2云计算的应用模式云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

近些年，云计算成为主要发达国家重点关注的领域，处在云计算发展大潮之中，我国的云计算战略也在稳步推进。

云计算是一种计算方法，它可以根据需要提供虚拟基础设施，将计算资源高效地汇聚为资源池，对其实施自动管理和调度，并以服务提交的方式对外提供服务。

云计算体现出的是一种IT基础设施即服务的思想方法，可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

云计算的这种特点，特别适合应用在像油田这种大型的企业中，只需要建一个云计算中心，可以避免在各个部门建设多个数据库，造成的资源浪费。

目前，我国实施云计算的案例很多，已经有十几家云计算中心即将或已经投入运行，如：中国移动通信研究院、中国电信、阿里巴巴等，这些云计算中心在实践上走在了前面。

基于信息技术的胜利油田知识技能共享系统研究【关键词】岩土勘察；岩土工程技术；现状；展望近年来，我国的经济发展非常的迅猛，各地工程建设热火朝天。

在匆忙上马的工程项目质量良莠不齐，出现问题的也不在少数，因此作为工程项目的前期准备要素——工程勘察也越来越受各方重视。

尤其是在岩土工程建设中，前期的岩石勘探准确与否直接关系到工程的施工进程与使用寿命。

因此，在岩土工程勘察中要注重管理人员与技术人才的培养和新的勘探技术与先进设备的运用。

1.岩土勘察在岩土工程技术中的现状在工程施工中，所有需要动土或者改变地面状况的工程都需要进行前期的岩土勘察，以确定工程施工的地质条件与工程对地质的影响。

科学的岩土勘察是建筑工程与地质工程的得以顺利施工的基础条件。

可是，在我国当前的岩土勘察过程中却存在许多问题：1.1岩土勘察规范的混乱与技术人员素质不齐我国的工程建设中所使用的各种规范规则，很多都是从照搬国外同类标准，再加上国情调整演变而来，不同的工程施工管理部门所采用的都是部门标准。

在岩土勘察中也是如此，建筑工程的岩土勘察标准与地质工程的勘察标准就有很大的差异，而同样是建筑工程的岩土勘察，也会因为工程建设主管部门的不同而有不同的标准，因此岩土勘察规范管理是非常混乱的，没有一个可以统一执行的标准规则。

这就使得岩土勘察中的工作量与数据失去准确性与可靠性，各部门之间的勘察结果不能共享，造成资源的浪费与施工的困难。

同时，当前岩土工程勘察人员的来源复杂，很多是非科班出生，没有接受系统的勘察教育与培训，这也使得先进的勘察技术与勘察机械设备得不到准确迅速的推广使用，进而影响我国岩土勘察的发展。

1.2勘察工具比较落后今年来我国工程施工标准逐步与国际接轨，作为工程基础的岩土勘察工作中也越来越多采用国际标准，对勘察中的数据精确度要求逐渐提高。

可是大多数岩土勘察人员手中所使用的仍然是陈旧的勘探设备和传统的勘察技术，这就使得我们的岩土勘察数据精确度大打折扣，是我们的工程建设发展进程受到了技术设备的阻碍。

智能油田技术的研究及应用随着能源需求的不断增长和传统油田资源的逐渐枯竭，智能油田技术的研究与应用已成为当今能源领域中的热点话题。

智能油田技术指应用先进的控制、传感、通讯、计算机、人工智能等技术，在地面、井下及油田生产系统中实现智能化、自动化、信息化的综合应用。

本文将从智能油田技术的研究现状、应用案例以及发展趋势等方面进行探讨。

一、智能油田技术的研究现状目前，智能油田技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 井下监测技术井下监测技术包括温度、压力、流量等参数的实时监测和井下环境的无线传输。

其中，MEMS技术（微电子机械系统）的应用更是为井下监测技术的发展提供了强有力的支持。

MEMS技术可以实现在微型芯片上制造出微机电系统，这样可以将多种功能集成到一个系统中，实现在不同物理变量上进行监测。

2. 油田生产系统优化技术油田生产系统优化技术是指对井场、生产平台以及油田生产输送系统进行实时监测、数据采集、分析和优化调整的综合应用。

这种技术可以帮助油田企业提高采油收益、减少生产成本、提高生产效率等。

3. 油藏勘探及评价技术油藏勘探及评价技术是指利用现代物理、化学、地球物理等学科的方法，研究油藏的物质组成、物理化学特性、地质结构等，寻找潜在的油藏开发潜力。

此外，基于机器学习和深度学习等技术的油藏预测方法也是当前的研究热点之一。

二、智能油田技术的应用案例1. 集成生产系统集成生产系统是指在盆地范围内的油气田中，利用网络、互联网、通信和计算机技术，将石油勘探和生产的信息资源集中起来，进行综合管理和优化调度，实现跨井、跨区、跨油田的生产协调和信息互通。

该系统可以帮助企业提高油气生产效率、降低生产成本。

2. 智能减排系统智能减排系统是指利用先进的测量和控制技术，实现对油田排放的废气、废水、废渣等污染物的自动监测、控制和减排。

该系统可以有效降低油田企业对环境的影响，遵守国家及地方环保法规要求。

3. 智能油田信息平台智能油田信息平台是指利用互联网、大数据、云计算等技术，实现油气田生产过程数据共享、全面融合、实时分析和智能决策的平台。

基于物联网的智能油气田管理系统研究随着经济的快速发展和人口的持续增长，国家能源消耗量也在不断增加。

为满足国家经济的需求和保障国家能源安全，石油工业发展迅速。

同时，由于油气田地处偏远、环境恶劣、工作条件苛刻等特殊原因，对油气田的管理存在一定的困难。

在这样的情况下，为了提高油气田管理的效率和精度，基于物联网的智能油气田管理系统应运而生。

一、智能油气田管理系统的发展历程传统的油气田管理方式以人工为主，存在着工作效率低下、信息共享不畅、监测数据准确度不足、安全风险高等诸多问题。

为了解决这些问题，科研人员开始探索基于物联网技术的智能油气田管理系统。

该系统通过传感器、通信、云计算等技术，将油气开采的各个环节进行综合管理，实现了数据自动采集、自动化操作、远程监测等功能，大大提高了油气田的管理精度和效率。

二、智能油气田管理系统的基本组成智能油气田管理系统主要由传感器、数据处理系统、通信网络、应用平台构成，具体包括以下几个方面：1. 传感器：传感器是该系统的重要组成部分。

通过传感器采集油气井、输送管道、车辆等设备的环境数据，实现对油气田的实时监测和预警，从而提高管理效率和安全性。

2. 数据处理系统：数据处理系统是将传感器采集到的数据进行处理和分析的核心系统。

该系统能够实现数据的实时存储、分析、处理和管理，为管理员决策提供数据支持。

3. 通信网络：通信网络是智能油气田管理系统的另一个必要组成部分。

基于物联网的智能油气田管理系统需要使用一定的通信网络，才能实现各设备之间数据的互通。

而且，该系统还需要具备稳定性、可靠性、安全性等特点。

4. 应用平台：应用平台是该系统的软件部分，它包括各种管理应用模块和数据展现模块。

通过应用平台，管理员能够实现对油气田各个应用模块（如油气开采、管道输送、车辆管理等）的远程控制和监测，同时还能实现对油气田各种数据的可视化展现，以便管理员更好地进行运营管理。

三、智能油气田管理系统的优势智能油气田管理系统的好处是显而易见的。

胜利油田数字信息化建设发展现状及趋势研究摘要：数字油田是油田企业信息化建设的发展趋势，是油田各生产部门进行管理与决策的基础平台。

随着经济与科技的发展进步，石油行业进行数字信息化建设也是时代发展的必然趋势。

目前油田数字信息化建设进程已经取得了有效的成果，不过建设过程中也暴露出了些许问题，需要继续改善和优化，从而让石油企业能够长足发展。

关键词：油田;数字信息化建设;趋势研究随着我国经济与科技的不断发展与进步，数字信息化已经进入到了各行各业当中。

在石油行业中进行油田数字信息化建设，能够让当前行业的工作变得更加便捷高效，同时还能够帮助使用者储存大量的数据，为后期的决策提供有效的依据。

1 当前我国油田数字化信息建设的进程就目前情况而言，我国有许多的油田均在数字信息化建设上面花费了大量的资金，例如中石油企业就专门推出了相关的发展计划，计划打造自然生态和钻井的信息采集系统，以及岩层信息采集系统等等。

除此以外，新疆油田公司也在几年前就重点进行油田数字信息化的建设工作，并且通过不断的总结和创新，该公司的数据越来越健全，信息化建设效果良好。

现如今，我国已经有大大小小的油田数字信息建设项目落地并实施，这些项目的成果也较为理想。

不过，在项目的实践过程当中也暴露出了不少的问题，这些问题都需要尽快予以解决，以保证油田数字信息化建设的顺利进行。

1.1 油田数据暂未实现全面共享就现在情况而言，我国有不少石油企业都有进行了数据信息化建设，这些企业都拥有着许多的数据资源，有一些规模较大的油田企业甚至还有自己专属的数据平台和网络的资源库。

由于就是企业内部的资源，石油企业很少会将其共享出来，所以其他的研究机构或石油公司很难获取这些数据资源。

所以，为了实现油田数据资源的全面共享，可以让油田企业要其不用保密的信息共享出来，这样能够最大化的利用勘探开发所得来的数据1.2 油田数据信息化缺乏有效的规划石油是一个特殊的行业，在这个行业当中对于工作职责的划分非常严格，任何一个部门都有自己独立的规划，这些部门会设置专门的工作规章制度。

浅析油田信息化建设及应用工作1. 引言1.1 油田信息化建设的重要性油田信息化建设在当今石油行业的发展中具有非常重要的意义。

随着信息技术的迅速发展，油田信息化建设已经成为提高油田生产效率、降低成本、提高安全生产水平的重要手段。

油田信息化建设可以帮助油田实现数字化管理，提高数据采集、传输、处理和应用的效率，提升油田生产管理的智能化水平。

油田信息化建设还可以实现油气资源的合理开发与利用，提高勘探开发效率，降低勘探风险，帮助油田提高生产力，增加产值。

油田信息化建设对于促进油田产业的发展、提升企业的竞争力具有重要的意义。

只有加强油田信息化建设，不断完善信息化管理体系，才能更好地应对市场的变化，实现油田的可持续发展。

2. 正文2.1 油田信息化建设的现状分析当前，随着信息技术的不断发展和应用，油田信息化建设已成为油田管理和生产的重要组成部分。

目前我国油田信息化建设仍存在一些问题和不足。

我国油田信息化建设整体水平有待提高。

相比于国际先进水平，我国油田信息化建设的发展还存在一定的差距，主要表现在技术水平、信息化应用范围和效果等方面。

油田信息化建设在某些方面还存在滞后和薄弱的情况。

在油田数据采集、处理和分析方面，仍然存在一些不完善和不够高效的情况，导致油田信息化建设无法充分发挥其作用。

油田信息化建设在管理和应用方面还存在一些问题。

一些油田企业在信息化建设过程中缺乏统一规划和整体思考，导致信息化系统之间无法实现有效的数据共享和协同。

我国油田信息化建设在现阶段仍面临一些挑战和困难，需要进一步加强规划和实施，提高信息化建设水平，实现油田信息化建设与油田管理和生产的无缝对接。

2.2 油田信息化建设的主要内容油田信息化建设是指利用先进的信息技术手段，对油田的各种数据进行采集、传输、存储、处理和展示，从而实现对油田生产、管理和决策的智能化支持。

其主要内容包括以下几个方面：1. 数据采集与传输：油田信息化建设的核心是数据，包括生产、地质、工程等多种类型的数据。

智能油田的数据治理工程及应用技术研究发布时间：2023-03-28T05:49:32.393Z 来源：《中国科技信息》2023年第1月第1期作者：佟巍[导读] 本文通过智能油田的概念以及数据治理工程在智能油田建设当中的应用进行分析，从而提出数据治理工程在智能油田建设当中的应用。

佟巍大庆油田第一采油厂数字化运维中心黑龙江省大庆市 163000摘要：科技的进步为人们的生活带来了很大的便利，尤其是现代社会的智能化发展已经成为了主流发展形势，其中，智能化生产、智能化控制、智能化管理等已经渗透进各个领域，物联网技术以及大数据技术等现代化科技的兴起为石油行业的发展带来了很大的空间，智能油田的建设也占据了十分重要的地位，本文通过智能油田的概念以及数据治理工程在智能油田建设当中的应用进行分析，从而提出数据治理工程在智能油田建设当中的应用。

关键词：智能油田；数据治理；应用技术摘要：在当前的油田治理工作中，数据治理工程为石油企业的数据整理、数据共享以及数据利用等方面都提供了很好的技术支持，我国也从十几年前就开始致力于研究智能油田数字化的数据治理和管理模式，但是并没有取得很好地进展，数字化管理提供的反馈不全面、不及时、不科学，没有为油田的治理提供有效的数据支持，制约了智能化油田的发展，因此，要将油田的智能化建设与现代化科技结合起来，从而推动智能油田的数据治理工程的建设。

一、智能油田与数据治理工程的概念和介绍（一）智能油田的概念介绍智能油田是一种基于数字化建设基础之上的油田建造工程，利用现代化科学和技术为智能油田的建造拓展新的功能，比如，通过互联网技术实现油田的自动规划和判断，借助云计算和自动化技术实现油田的自主采集功能等，以及通过可视化技术及计算机模拟技术来对油田的开发现场进行模拟规划和操作，帮助油田企业在油田建设过程中采取方便快捷的方式，有效推进油田的智能化建设，通过各种信息技术来辅助调配工作，保证生产设备和人之间能够高度配合，提高智能化油田的建设和生产效率，从而实现人性化、智能化、高效化集一体的油田系统。

2019年第19期信息与电脑China Computer & Communication软件开发与应用基于GIS平台的油田不动产管理信息系统研究与应用蒋晓艺　李志强（扬州大学，江苏 扬州　225127）摘　要：传统的不动产管理业务流程采用“以数管地”，即通过数据和报表进行管理，存在信息难以共享、无法快速全局数据分析、无法实现不动产档案快速查找等诸多问题。

基于此，笔者探讨了基于GIS平台的油田不动产信息系统的研究与实现，该系统以服务油田土地管理和油田生产管理为宗旨，基于GIS（Geographic Information System）平台，集合网络技术和多媒体技术实现了土地数据的查询、使用、分析和管理，旨在为相关部门的不动产管理提供技术支撑。

关键词：GIS平台；不动产管理；信息系统；油田中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）19-079-03The Research and Application of Real Estate Management System of JiangsuOilfield Based on the GIS PlatformJiang Xiaoyi, Li Zhiqiang(Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225127, China)Abstract: Traditional business processes of real estate management adopt "managing land by numbers", that is, managing through data and reports. There are many problems, such as difficult to share information, unable to analyze global data quickly, unable to find real estate archives quickly and so on. Based on this, the author discusses the research and implementation of the real estate information system of oilfield based on GIS platform. The system aims at serving the land management and production management of oilfield. Based on the platform of GIS (Geographic Information System), the system integrates network technology and multimedia technology to realize the query, use and analysis of land data. The purpose of management is to provide technical support for the real estate management of relevant departments.Key words: GIS platform; real estate management; information system; oil field0　引言中石化油田勘探开发业务协同平台（EPBP）已经进入全面推广阶段，油田的EPBP平台及GIS信息系统已经广泛应用于生产实践的各个领域，实现了生产动态信息化管理[1-2]。

油田企业网络维护与优化管理对策研究发布时间：2023-01-03T05:43:35.840Z 来源：《科技新时代》2022年第17期作者：苏静[导读] 油田企业中互联网技术的应用，通过建立自己独立的局域网络和网站系统，来实现远程异地控制管理和资料共享，苏静长庆油田分公司数字化与信息中心陕西省西安市摘要：油田企业中互联网技术的应用，通过建立自己独立的局域网络和网站系统，来实现远程异地控制管理和资料共享，有效提高油田企业的各方面工作效率以及经济效益。

但是来自网络内部或者外部的网络攻击以及破坏，严重的阻碍了企业的健康运行和发展，造成了严重的经济损失。

因此，油田企业需要不断地进行网络维护与优化，加强安全系统建设，确保内外部网络的良性运行。

关键词：油田企业;网络维护;优化；管理前言目前大部分油田企业均采用网络管理，网络管理在为油田企业带来便利的同时，也产生了许多麻烦。

由于油田的重要数据，均在网络数据库中，一旦网络管理出现问题，那么油田的重要数据也将随之外泄，油田生产将会受到制约，同时还会影响国家经济、国家资源的战略布局，严重时将会对国家安全造成威胁。

对油田企业进行有效的网络维护与优化，在促进石油开采的同时，更能对国家进行保护，为国家发展提供保障。

因此可以看出，油田系统的网络安全与维护工作的重要性，安全稳定的油田网络是有效保障企业顺利生产的必要条件，是企业增收和国家经济健康发展的基础保障。

1 计算机网络维护与管理的必要性计算机网络以信息安全管理模型为基础，结合信息安全管理标准，逐步构建具有组织性、目的性、规划性特点的计算机网络维护及管理体系，形成制度化、系统化、动态化的计算机网络维护及管理模式，不仅能减少成本投入，保证网络维护及管理处于正常运转状态，还能提高网络维护及管理的工作效率，其必要性为：1.1树立信息安全意识做好计算机网络维护及管理工作，能树立个人用户及企业用户的信息安全意识，落实计算机网络维护及管理的工作流程，增强计算机网络维护及管理的能力，提高抗灾难性事件的水平。

关于油田信息化若干问题研究在当今数字化、智能化的时代浪潮中，油田行业也积极投身于信息化建设的进程中。

油田信息化不仅是提高生产效率、降低成本的关键手段，也是实现可持续发展和提升竞争力的重要途径。

然而，在推进油田信息化的过程中，我们不可避免地会遇到一系列问题，需要深入研究和探讨，以找到有效的解决方案。

首先，数据管理与整合是油田信息化面临的一个重要挑战。

油田在长期的生产运营中积累了海量的数据，包括地质勘探、油井生产、设备运行等各个方面。

这些数据来源广泛、格式多样，存在数据质量参差不齐、数据标准不统一等问题。

如何有效地收集、整理、存储和分析这些数据，使其能够为决策提供准确、及时的支持，是摆在我们面前的一道难题。

为了解决数据管理与整合的问题，我们需要建立一套完善的数据治理体系。

这包括制定统一的数据标准和规范，明确数据的采集、录入、审核流程，确保数据的准确性和完整性。

同时，采用先进的数据仓库和数据挖掘技术，对海量数据进行整合和分析，提取有价值的信息。

例如，通过建立数据仓库，可以将分散在不同系统中的数据集中起来，进行统一管理和分析；利用数据挖掘技术，可以发现数据中的潜在规律和关系，为油田的勘探开发、生产优化提供决策依据。

其次，信息安全是油田信息化不容忽视的问题。

随着油田信息化程度的不断提高，网络攻击、数据泄露等安全风险日益增加。

一旦油田的关键信息系统受到攻击，可能会导致生产中断、经济损失甚至国家安全受到威胁。

保障油田信息安全需要从技术和管理两个方面入手。

在技术方面，采用防火墙、入侵检测、加密等安全技术手段，构建多层次的防护体系。

同时，加强对信息系统的漏洞管理和补丁更新，及时修复安全漏洞。

在管理方面，建立健全信息安全管理制度，明确各部门和人员的安全职责，加强员工的信息安全意识培训，提高员工的安全防范能力。

再者，信息化人才短缺也是制约油田信息化发展的一个因素。

油田信息化建设需要既懂油田业务又掌握信息技术的复合型人才。

油田数字化出现的问题及解决方法研究【摘要】本文拟对油田数字化的概念进行阐述，对实践中出现的问题进行分析，结合生产实际提出一些建议和看法。

【关键词】油田数字化石油企业数字化管理1 前言目前国内很多油田已经开始进行数字化建设，帮助减轻员工的劳动负担，提高生产效率。

但是，随着油田数字化的推广，也渐渐的暴露了一些问题。

2 数字油田的内涵数字油田的理念源自数字地球这一概念，现在的数字油田的内涵已经被拓展延伸。

国内数字油田的内涵通常包括以下几方面：数字油田是数字地球模型在油田的具体应用，数字油田是油田自然状态的数字化信息虚拟体，数字油田是油田应用系统的集成体，数字油田是企业的数字化模型，数字油田是数字化的企业实体，数字油田的能动者是数字化的人。

3 油田数字化出现的问题近些年来，油田数字化也已经初具规模。

石油企业的井场和站场基本做到了数字化控制，也建立了相应的数字化生产管理系统。

但是由于油田数字化是一个新的项目，受到很多因素的制约，有着不足之处。

3.1 对新技术的利用不充分很多石油企业都应用了各项新技术进行油田数字化建设，但是由于员工不熟悉新技术新系统，所以不能充分利用它们。

油井功图计产系统取代了人工测量功图的方法，不仅减轻了员工的负担而且得到的数据及时准确的反映了油井的生产状态。

在不能计产的情况下，员工本可以通过修正前几天得到的油井功图计量数据来估计当天的产量，但是很多员工没有想到这样做，因为他们没有认识到这些数据的高参考价值。

所以有必要提高员工数字油田化的了解，帮助他们熟练使用新系统。

3.2 对油田数字化的抵触心理数字化系统在处理问题时，必然会产生误差，很多员工认为正是由于数字化产生的这些误差，造成了很多工作上的问题。

比如站控巡检系统，虽然减少了员工的工作负担，但是仍然需要有人实时监控，遇到问题时需要进场检查，有时问题的产生仅仅是数据误差造成的，这让员工心生不满。

另外，在油田数字化的过程中，需要各个部门贡献出自己积累的宝贵数据，也需要对部门进行改革和整合，重新划分管理权，这些环节导致部分员工产生了不满情绪，从而产生了对油田数字化的抵触心理。

辽河油田勘探数据库系统研究及其设计摘要：在本文当中，讨论的主要方面就是辽河油田在实际生产过程当中的科研探索问题，对辽河油田在进行勘探数据库的建设和勘探数据库的整体设计的基本思想进行了研讨。

讨论的内容包括了现在国际上面发布的关于数据库存取和交换的准则和设计勘探数据库的方式办法，提出了辽河油田在勘探数据库建设上的完整性设计方案和在实际的操作过程当中使用的实施方案。

辽河油田勘探数据库在整体的设计工作当中是以数据库技术和网络的技术作为发展的前提基础。

posc国际标准，使用epicentre勘探数据模型以及现在国际上使用的最多的三层体系组织构造进行发展研究。

数据库当中的内容有地震、测井、钻井等等勘探研究工作当中需要使用的相关数据。

整个方案是从勘探工作的实际情况作为出发点，对一些并不简单的操作体系和勘探解释工作站的使用体系取得的成就进行了研究。

关键词：勘探数据库总体设计数据模型石油工业当中，对于科学技术的要求很高，这方面从上个世纪九十年代就已经有显现了，基于这个原因，国际上的大型的石油公司都成立了勘探数据库系统。

一家石油公司的管理水平高低和经济效益的高低很大程度上都取决去这家公司的勘探数据库建设程度与信息化建设的完整与否。

从两个方面就可以发现勘探库和信息化建设的重要性，第一，勘探数据库是一项集各种不同学科于一身的交流场所，为地质学家、物理学家和油藏工程师等各个方面的专家提供了一个新的工作环境，这个工作环境是紧跟时代发展不断更新进步的，任何事物只有适应了市场的变化才能够创造出最大的经济效益。

第二，勘探数据库的建立能够帮助企业的经营者根据市场需求做出最正确的决定。

一、勘探数据库建设的目的和意义建设辽河油田勘探数据库是具有非常明显的现实性意义的，主要表现在以下几个方面[1]。

1.建立了勘探数据库，收集到的勘探信息就更加的全面和集中，各方面的信息都会集中呈现在人们面前；2.收集到的信息不再是各自消化，而是能够在数据库当中实现来自各个渠道之间的信息共享，促进了信息的有效的交流；3.数据资源的建设工作能够步入正常的轨道，进行有序的发展；4.对于数据库当中的数据管理工作能够更加的有秩序，更加合乎法规；5.建立完整健全的数据库系统，在使用领域方面也能够更加的正规。

管理锦囊长庆油田数字化管理优化研究【摘 要】数字化管理是提高企业工作效率和经济效益的重要途径。

在结构调整和节能减排背景下，长庆油田公司全方位推行数字化管理，取得了完善企业数字化建设标准、创新技术管理模式和优化劳动组织架构等阶段性成果，为国有企业加快转变发展方式提供了宝贵的经验。

本文通过对长庆油田数字化建设的内容、现状等活动进行论述，客观分析了数字化管理存在的问题,在此基础上，提出相应的优化策略。

文章最后，从长庆油田的数字化管理实践中，得出自己的结论。

【关键词】长庆油田；数字化管理；优化研究1、长庆油田数字化管理现状1.1数字化管理所谓数字化管理，就是将复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再为这些数据建立合适的模型，把它们转变为一系列电脑可识别的二进制代码，由计算机统一处理。

其是目前企业战略管理的前沿问题，其的出现顺应了现代化油田管理的发展方向，是实施低成本发展战略的需要，是降低安全生产风险、实现清洁环保的有力保障。

①数字化管理改变了传统的金字塔型的组织架构，形成一些扁平型和网状型甚至无中心组织形式，有利于管理与被管理者的沟通、交流，集思广义，从而提高管理效率和效果。

1.2长庆油田数字化管理现状长庆油田的数字化管理是围绕井、站、管线等基本生产单元的过程管理，其通过前端生产管理为主的数字化生产管理系统和公司层面的运行指挥系统、油藏经营管理为核心功能的决策系统来实现长庆油田数字化生产管理项目建设。

首先，长庆的信息化重点向生产前端延伸，将把多年来的勘探开发成果数字化、电子化，全面实现勘探生产、油藏评价、开发生产、生产运行等环节的信息数据共享。

其次，注重对气田及油田数字化建设的工作，实现了数据自动采集、远程开关气井、方案自动生成、单井电子巡井、异常自动报警等功能。

最后，公司重视管理模式的创新。

长庆油田创建了“马岭模式”、“安塞模式”、“靖安模式”、“西峰模式”等一系列模式，近年来为适应信息化时代油田管理的内在要求。

智能油田的数据治理工程及应用技术研究智能油田是指通过先进的传感器、数据采集和处理技术，实时获取、分析和利用油田中各类数据，提升油田的产能和效益的技术体系。

数据治理工程及应用技术是智能油田中非常重要的一项研究内容。

本文将对智能油田的数据治理工程及应用技术进行研究，并探讨其在油田中的应用。

首先是数据治理工程。

在智能油田中，需要处理的数据种类繁多，包括地震勘探数据、地质勘探数据、生产数据、设备运行数据等。

为了有效管理和利用这些数据，需要进行数据治理工程。

数据治理工程主要包括数据清洗、数据存储、数据集成和数据质量管理等环节。

数据清洗是指对原始数据进行预处理，消除异常值和错误数据，确保数据的准确性和完整性。

数据清洗可以通过数据质量评估、数据质量控制和数据质量验证等方式进行。

数据存储是指将清洗后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，便于后续的查询和分析。

数据集成是指将来自不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据集，方便数据的共享和利用。

数据质量管理是指对数据的准确性、一致性和完整性进行监控和管理，以确保数据的质量达到要求。

其次是数据治理工程的应用技术。

在智能油田中，数据治理工程的应用技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术。

数据挖掘是指通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中的潜在关联规律和有价值的信息。

在智能油田中，可以利用数据挖掘技术对油田中的数据进行分析，预测油气储量、预测生产状况、优化生产过程等。

机器学习是指通过对大量数据的学习和训练，使计算机具备自主学习和决策的能力。

在智能油田中，可以应用机器学习技术对油田中的数据进行建模和预测，实现自动化的生产管理和优化。

人工智能是指通过模拟人类智能的思维和行为，使计算机具备智能化的能力。

在智能油田中，可以应用人工智能技术对油田中的数据进行分析和决策，实现智能化的生产监控和管理。

0 引言西南油气田分公司经过多年的信息化建设，积累了大量的系统与数据，目前面临着“信息系统多、数据库多、孤立应用多”的三多局面，亟需开展数据湖的建设，实现A1、A2、A4、A5等统建系统和勘探开发成果数据采集系统、作业区数字化管理平台、页岩气共享平台等分公司核心自建系统的共享数据和油田特色数据入湖，打破数据壁垒，实现数据共享，并与集团总部主湖构成连环湖架构，最终实现和主湖数据逻辑统一、分布存储、互联互通、就近访问的目标。

1 技术方案1.1 结构化数据入湖结构化数据共享存储采用MPP （大规模并行处理器Massively Parallel Processor ）数据库技术，能够将任务均衡分解到多个节点同时进行运算，有效的解决了大规模的数据作业计算，缓存和IO 带来的性能问题[1]。

结构化数据入湖前需要先开展数据模型的建设和主数据入湖。

各数据源系统的数据通过ETL 工具，汇聚到数据湖的贴源层，在贴源层进行归一化处理后，数据推送至数据治理区，进行业务质控审核，审核通过的数据进入到共享存储层，再推送至分析层，实现数据入湖。

图1 结构化数据入湖1.2 非结构化数据入湖数据湖中非结构化数据存储，采用基于S3（简单存储服务Simple Storage Service ）标准协议的软件定义分布式文件存储架构，主湖主控保证逻辑统一，用户基于统一的RESTful 服务访问文件内容，支持软件定义数据多镜像与就近访问，满足地震等大块数据存储与高效应用[2]。

非结构化数据包括物探数据体、测井曲线和文档文件三类，按照存储方式可分为文件索引部分（文件名称、文件大小、作者等）和文件体部分（数据文件本身）。

（1）文件索引入湖：源数据索引通过DSB 同步到FSS 管理库，源数据管理库变更触发DBZ 产生变化数据，处理程序1将DBZ 产生得变化数据，变换格式后推送到RabbitMQ ，处理程序2将RabbitMQ 数据推送到ElasticSearch 。