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一、勘探开发知识管理应用现状石油天然气的勘探开发过程中产生了大量研究报告，目前大部分勘探部署、油气藏描述、开发方案、研究报告、档案文献等高价值知识成果资料都以多种方式分散存放。
随着数据量的与日俱增，可供人们利用的数据越来越呈现出海量、多源、异构的特点，而现有的方法大多是由人来完成知识的挖掘，目前最成熟、应用最为广泛的两种方法分别是数据库和全文检索。
例如，数据库方法中，知识的挖掘体现在信息的结构化过程中，是由数据库的维护者完成的。
全文检索方法中，用户需要自行查看分析检索出的结果，总结其中的知识。
其次，用户关注的往往不是一个知识点，而是一个知识面。
用户通常会进行一系列查询，而这一系列查询并非互相独立，而是遵循一条知识线。
在数据库方法中，表与表之间的关系都是事先定义的，这意味着用户只能沿着已定义的路线去获取有限的相关知识。
在全文检索方法中，知识间的联系更为薄弱。
所以，在现有的方法中，往往需要进行多次查询或检索，大多只提供简单文件检索和基础查询功能，半结构化、非结构化的油气藏地质知识成果利用率低。
传统基于关系数据库的信息管理系统和基于关键词的信息检索系统不能有效地分析、组织和利用这些研究报告中的知识。
二、知识图谱技术概述（一）知识图谱简介知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义网络、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。
知识图谱是2012年由谷歌提出，并成功应用于搜索引擎。
知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，在智能问答中显示出强大威力，已经成为知识驱动的智能应用的基础。
知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱能够有效地解决知识的查询和重用等问题。
知识图谱并非用来取代传统的信息管理方法，而是在信息层面之上，建立一个知识层面的管理方案[1]。
（二）知识图谱优势及作用知识图谱作为一种智能化、高效的知识组织方式，用节点表示实体或概念，用节点之间的连线表示关系。
科技成果——大型一体化油气藏研究与决策支
持系统（RDMS）
技术开发单位
中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司
适用范围
油气藏勘探开发综合管理
成果简介
整合钻、录、测、试等专业数据库，形成实时化、可视化、协同化的油气藏研究与决策工作模式，支撑油气藏综合研究、井位部署论证、生产动态分析、勘探开发方案会审、水平井远程监控、空间智能分析等领域，实现网络化、工业化、智能化油气藏研究与决策。
工艺技术及装备
1、油气藏数据链技术；
2、跨平台数据适配器；
3、国产化平面地质图件导航与图面作业软件系统。
市场前景
油气藏数据链技术打通了室内研究与现场作业的信息通道，实现了数据共享与应用；国产地质图件导航软件的开发应用实现了空间数据、矢量化剖面图与平面图的有机结合，有效推动油气藏地质研究向智能化、多学科、一体化方向发展，可在数字油田领域推广应用。
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。
辽河油田开发生产数据库备份与恢复摘要：辽河油田开发生产数据库经多年建设与完善，数据库内容已涵盖科研、生产、管理等多个专业，海量的信息资源为dba有效管理、维护数据库系统提出了严格要求。
本文通过长期实际工作积累和体会，介绍作为dba通过制定和实施周密的数据库备份、恢复策略，以保证油田开发生产数据库长期安全高效平稳运行。
关键词：生产数据备份恢复liaohe oil field development and production database backup and recovery lu tao petrochina liaohe oilfield company abstract: liaohe oil field development and production database after years of construction and improvement of the database content has been covering research, production, management and other professional, a flood of information resources for the dba to manage and maintain the database system proposed strict requirements. this paper has accumulated through long-term practical work and experience, introduced as the dba through the development and implementation of thorough database backup, restore strategy to ensure long-term oil field development and production databases safe and efficient running smoothly. keywords: production data backup and recovery前言随着办公自动化和电子商务的飞速发展，企业对信息系统的依赖性越来越高，数据库作为信息系统的核心担当着重要角色，当我们不断的将所有重要生产数据都存储其中，使用时总希望数据库的内容是可靠的、正确的、完整的。
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨随着油气资源的渐渐枯竭，油田勘探开发变得越发重要和复杂。
而数据库技术作为信息化建设的关键技术之一，对于油田勘探开发起到了关键作用。
本文将探讨数据库技术在油田勘探开发中的应用。
数据库技术主要通过建立数据模型、存储和管理数据，提供数据查询、分析和可视化等功能，为油田勘探开发提供了强大的支持。
数据库技术在油田勘探开发中的应用主要体现在数据管理方面。
在油田勘探开发过程中，涉及到大量的地质、地球物理、钻井、工程和生产等数据。
这些数据涵盖了油气资源分布、地质构造、地下水资源、地震响应、井筒结构、注水和采油等多个方面的信息。
对这些数据进行有效管理，是油田勘探开发的关键。
数据库技术通过建立合适的数据模型，将这些数据以结构化方式存储并进行管理。
在实际操作中，可以通过数据库技术提供的数据导入、数据整理和数据清洗等功能，实现对大规模数据的高效管理。
数据库技术在油田勘探开发中的应用还涉及到数据查询和分析。
对于油田勘探开发，需要对大量的数据进行查询和分析，以做出合理的决策。
数据库技术提供了丰富的查询语言和查询优化技术，可以快速地在大规模数据中进行查询。
数据库技术也支持复杂的数据分析操作，如聚类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
这些查询和分析结果有助于油田勘探工作者对数据进行深入理解，并提供更好的指导。
数据库技术还可以结合可视化技术，实现对油田勘探开发数据的可视化展示。
可视化技术可以将数据以图表、地图、三维模型等形式呈现，帮助人们更直观地理解数据。
结合数据库技术，可以将查询和分析结果以可视化方式展示，如生成柱状图、饼图、等高线图、三维地质模型等。
这些可视化结果不仅方便了油田勘探工作者对数据的理解，还有助于与其他人员进行沟通和共享。
数据库技术还可以通过数据挖掘和大数据分析等技术手段，为油田勘探开发提供更深入的支持。
数据挖掘技术可以从大规模数据中挖掘出有价值的信息和模式，为油田勘探开发提供更可靠的依据。
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨【摘要】油田勘探开发是石油产业的关键环节，数据库技术在其中扮演着重要角色。
本文首先介绍了油田勘探开发的重要性和数据库技术的作用，然后分析了数据库技术在油田勘探中的数据管理、数据分析、实时监测、决策支持和资源优化。
通过数据库技术，油田勘探开发可以更有效地管理和分析海量数据，提高勘探效率和精度。
结论部分探讨了数据库技术在油田勘探开发中的重要性以及其对未来发展的推动作用，同时展望了数据库技术在油田勘探开发中的潜在发展方向。
数据库技术的不断创新与发展将为油田勘探开发带来更多机遇和挑战。
【关键词】油田勘探开发、数据库技术、数据管理、数据分析、实时监测、决策支持、资源优化、发展、未来发展方向1. 引言1.1 油田勘探开发的重要性油田勘探开发是石油工业的核心环节，对于国民经济和能源安全具有重要意义。
石油是全球主要能源资源之一，在工业生产、交通运输、农业生产等各个领域都有广泛应用。
油田勘探开发的重要性不言而喻。
油田勘探开发可以增加石油资源储备，保障国家的能源供应。
随着全球经济的发展和人口的增长，对石油的需求量不断增加。
开发新的油田和利用现有油田资源的高效开采对于满足能源需求至关重要。
油田勘探开发可以促进区域经济发展。
油田的开发会带动相关产业的发展，产生就业机会，促进当地经济的繁荣。
石油产业的发展也会带动相关产业链条的发展，形成产业集群，推动地区经济的增长。
油田勘探开发还可以推动科技创新和技术进步。
在油田勘探开发过程中，需要借助先进的技术和设备，不断探索新的开采方法和技术，以提高生产效率和降低成本。
这有助于推动相关领域的科技创新，促进技术发展。
油田勘探开发的重要性不可忽视，需要不断加强研究和应用数据库技术等先进技术，提高勘探开发效率和水平。
1.2 数据库技术的作用数据库技术在油田勘探开发中扮演着至关重要的角色。
随着油田勘探开发数据量的不断增加，传统的数据管理方式已经无法满足需求，而数据库技术的应用则可以有效管理这些海量数据，并提高数据的可靠性和可访问性。
油田数据库建设的现状和发展前景作者：周易霖来源：《科技创新导报》2013年第01期摘要：数字油田展示了油气田开发将进入自动化、智能化、实时化、可视化的闭环新阶段。
该文对数字油田的数据库建设的特点进行概述，并重点对油田数据库的设计思路和关键技术进行了介绍，最后展望了其发展前景。
关键词：数字化油田数据库系统遥测技术集成管理体系中图分类号：TE42 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）01（a）-00-01数字油田的基本概念和发展方向就是将涉及油气经营的各种资产，通过数据采集、数据解释与模拟、提出并评价各种选项、执行等。
数字油田的发展过程大致为20世纪90年代前，油田企业向电气化、自动化、机械化、智能化、信息化、可视化、数字化和集成化方向发展。
20世纪90年代至世纪之交，ERP和电子商务的应用进入石油业，勘探开发可视化、一体化和智能井技术日趋成熟。
从2005年开始，以美国达拉斯举行的石油工程师协会为标志，数字油田进入了发展阶段。
构建一个以数据库系统为核心的综合数据中心、并提供统一的数据服务能极大提升油田应用的信息化水平。
该文从数字油田整体考虑，结合最新的信息技术的发展，提出了构建数字油田统一软件系统平台架构方法，以期对解决数字油田这样既庞大又复杂的应用系统环境下的软件架构问题起到一个抛砖引玉的作用。
1 油田数据库系统的特点及设计思路1.1 油田数据库系统的特点油田数据库系统需具备统一性、敏捷性、实时性和协同性等基本理念。
因此，油田数据库系统应具有以下特性。
（1）油田数据库系统具有统一的规则（如标准、接口等），这是建设油田软件系统平台的基础，在此基础上方可支撑敏捷性、可扩展性等其他基本要求。
（2）油田数据库系统还应具备良好的敏捷性和可扩展性，以快速企业经营环境的变化做出反应，并适应企业新的应用开发与部署。
（3）油田数据库系统将油气整个勘探与开发过程设计为实时处理，并满足不同专业的工程师均能动态、快速地获取及共享数据信息，并及时掌握和控制油田全部生产过程和经济活动。
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 。
一、名词解释1.数字油田从广义角度看，数字油田是全面信息化的油田，即指以信息技术为手段全面实现油田实体和企业的数字化、网络化、智能化和可视化；从狭义角度看，数字油田是一个以油田实体为对象、以地理空间坐标为依据、具有多分辨率、海量数据和多种数据融合、可用多媒体和虚拟技术进行多维表达、具有空间化、数字化、网络化、智能化和可视化特征的技术系统。
2.油气开发数据库油气开发数据库是数字油田的一个子系统，它采用统一的标准结构，可以嵌入与开发相关的各种数据，是油藏静态特征、开发动态特征、井下作业、采油管理、生产管理的数字化的虚拟体。
为科研、生产、经营、管理等活动提供依据。
3.油藏经营管理油藏经营管理，就是在国家政治、经济允许范围内，充分应用先进的科学技术，为开发某一油藏或油田而制定和实施油藏经营策略的进程，以寻求最佳的经营方案。
它通过有效地利用各种资源（人力，技术，财力等），降低投资额度和作业费用，使油田开发获得最大效益。
简而言之，就是把油藏或油田开发技术和经营管理策略相结合，以最少的投入获得最大的回收值。
4.油藏描述油藏描述是指在一个油藏发现之后，运用多学科方法，多角度地了解和认识其开发地质特征，并进行表述。
5.实体实体是现实世界的语义范畴，是客观存在并可相互区分的事物，是信息世界最主要的研究对象。
实体具有存在和可区分两大特点。
6.属性实体具有的某一特性称为属性。
7.关系模型用表格数据来表示实体之间联系的模型叫关系模型。
8.关键字关键字又称为关键码或码。
如果一个属性集的值能够唯一地标识一个关系的元组且不含有多余的属性值，则称该属性集为候选关键字。
一个关系中可能存在多个候选关键字，被选用的候选关键字称为主关键字，简称关键字。
9.数据库设计数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
10.数据流图数据流图是从实际系统抽象出来的、用特定的符号反映系统的数据传递和变换过程的图。
它是系统的逻辑模型，与实际系统中具体的处理人员、处理工具和处理方式等无关，只反映数据处理和传送的过程和方向。
11.数据字典数据字典是各类数据描述的集合，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。
12.概念结构设计将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构（概念模型）的过程就是概念结构设计。
二、简答1.油藏经营管理团组成员组成油藏工程师，采油工程师，化学工程师，环保和法规人员，经济师，研究人员、实验人员，井下作业人员，钻井工程师，地面建设工程师，地址、物探、测井工程师。
2.油藏经营管理过程与技术环节油藏描述、制定开发（调整）方案、实施开采策略、油藏监测、开发动态分析、改进开采策略、编制最终开采计划。
3.油田动态监测的主要内容油田动态监测的主要内容因油田而异，一般包括：产量监测、油水井压力监测、油井产出剖面的监测、注水井吸水剖面的监测、油水界面移动的监测、井下技术状况的监测。
4.通常在以下情况下需要编制调整方案（1）原油田开发设计与实际开发情况出入较大，采油速度达不到设计的要求，需对原设计作调整和改动，甚至重新设计。
（2）改变油田开发方式，由靠天然能量开采调整为人工注水、注气，由自喷采油转变为机抽等。
（3）根据国家、油公司对原油生产的需要，要求油田提高采油速度，增加产量，采取提高注采强度和井网加密等调整措施。
（4）改善油田开发效果，延长油田稳产和减缓油田产量递减。
（5）为提高油田最终采收率，对油田进行的调整，包括采用各种物理、化学方法、热采法、钻调整井等。
5.油藏经营管理技术支撑环境油藏经营管理技术支撑环境既包括石油开发技术本身，也包括辅助决策和生产管理的各项技术，如计算机、网络、软硬件技术、现代数据库技术、信息集成技术、动态监测技术和经济评价技术等。
具体地说，包括：大容量的高速计算机、工作站群、计算机网络，数据库软件等。
6.数据库的存在和处理方式分为哪几个阶段，每个阶段存在的问题或者特点是什么？（1）人工管理阶段（20世纪50年代）特点：①计算机主要用于科学计算，不需要长期保存；②没有软件对数据进行管理；③无文件的概念；④一组数据对应一个程序。
（2）文件管理阶段（20世纪50年代后期到60年代中期）①存在的问题：A.数据冗余浪费存储空间，更严重带来潜在的不一致性;B.应用程序与数据结构过分依赖，系统很难扩充;C.缺乏对数据的统一控制能力。
②特点：A.计算机被大量用于数据处理，数据以文件方式长期保存；B.有专用软件进行管理，（高级语言、Access、DBase III、Foxbase、Foxpro……）；C.除了有顺序文件外，有了能直接存取的索引文件、链接文件和直接存取文件。
（3）数据库系统阶段（20世纪60年代后期以来）特点：A.具有合理的冗余度；B.具有共享性；C.具有较高的数据独立性；D.有统一的管理与控制。
7.数据库的主要特征（1）数据的结构化；（2）高共享、低冗余和大容量；（3）可靠性高；（4）安全性；（5）数据独立性（包括物理独立性和逻辑独立性）。
8.数据库系统体系结构有哪些（1）单机结构；（2）主从式结构；（3）分布式结构；（4）客户—服务器结构（C/S结构）；（5）浏览器—服务器结构（B/S结构）；9.关系数据模型三要素是什么？数据结构、数据操作、数据的完整性。
10.油气数据库的基本实体有哪些？业务单位、地质单位、工厂/井场、井、井筒、作业阶段。
11.井筒数据包括哪些数据？单井地质油藏、分析化验、钻井、井下、测井、录井、测试、试油试采。
12.数据库设计的基本特点及基本步骤（1）基本特点：①数据库建设是三分技术，七分管理，十二分基础数据；②数据库设计应该与应用系统设计相结合；③结构和行为分离的设计；④结构和行为相结合的设计。
（2）基本步骤：①需求分析、②概念结构设计、③逻辑结构设计、④物理结构设计、⑤数据库实施、⑥数据库运行和维护。
13.需求分析过程（1）调查清楚用户的实际需求并进行初步分析：（2）与用户达成共识；（3）进一步分析与表达这些需求。
14.概念结构设计的特点及步骤（1）特点：①能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求。
是对现实世界的一个真实模型。
②易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见，用户的积极参与是数据库的设计成功的关键。
③易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。
④易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。
（2）步骤：①抽象数据并设计局部视图；②集成局部视图，得到全局概念结构。
15.视图集成中的冲突有哪些类型？属性冲突、命名冲突、结构冲突。
16.视图集成的步骤（1）合并；（2）修改与重构。
17.逻辑结构设计的步骤（1）将概念结构转化为一般的关系模型；（2）将转化来的关系模型向特定DBMS支持下的数据模型转换；（3）对数据模型进行优化。
18.ER图向关系模型转换原则（1）一个实体型转换为一个关系模式：①关系的属性：实体型的属性。
②关系的码：实体型的码。
（2）一个m:n联系转换为一个关系模式：①关系的属性：与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性。
②关系的码：各实体码的组合。
（3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。
①转换为一个独立的关系模式：A.关系的属性：与该联系相连的各实体的码。
B.关系的码：n端实体的码。
②与n端对应的关系模式合并:A.合并后关系的属性：在n端关系中加入1端关系的码和联系本身的属性。
B.合并后关系的码：不变。
（4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。
①转换为一个独立的关系模式A.关系的属性：与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性。
B.关系的候选码：每个实体的码均是该关系的候选码。
②与某一端对应的关系模式合并C.合并后关系的属性：加入对应关系的码和联系本身的属性。
D.合并后关系的码：不变。
（5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。
①关系的属性：与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性。
②关系的码：各实体码的组合。
（6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n 三种情况分别处理。
（7）具有相同码的关系模式可合并。
19.优化数据模型的方法（1）确定数据依赖。
（2）对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。
（3）按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析，考查是否存在部分函数依赖、传递函数依赖、多值依赖等，确定各关系模式分别属于第几范式。
（4）按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。
（5）按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，对关系模式进行必要的分解或合并，以提高数据操作的效率和存储空间的利用率。
20.油田元数据标准体系21.描述地址油藏类字典元数据范围及数据流向（1）数据范围：（2）数据流向22.建立元数据的一般原则（1）针对特殊情况的单表建立元数据。
在一个有序的表中，如果查询返回少于40%的行，或者在一个无序的表中，返回少于7%的行，都要建立元数据。
（2）关联查询的表个数只要多于2个或者常用的2个表间查询。
（3）某类专业数据体要从整个数据库中进行组织。
（4）对于数据库之外的关联信息。
象行政的编码信息，在数据库中不存在具体数据表，对于应用来说，就有必要建立元数据。
（5）对数据表的管理需要建立元数据。
23.元数据库与数据字典的差别与联系（1）数据字典通常是保存一个特定数据库中数据项的说明信息。
（2）元数据库存储的信息在范围上要更广，可以具有多个层次的内容。
（3）数据字典只是元数据库最低层次的内容，它保存了数据库数据结构的全部信息，只对特定的数据库管理有意义。
（4）元数据库可以帮助用户从众多机构管理的大量数据集中找到自己所关心的数据的位臵，也就是说，找到这个数据所在的数据集，知道是谁建立的这个数据集，谁是这个数据集的监管人，数据监管人的地址和联系方式。
24.专题数据库数据模型设计的一般流程（1）分析流程：①数据与数据组织需求；②分析平台应具备的功能；③设计数据模型，分析设计的对象、属性及关系；④分析要用到的元数据；⑤利用元数据组织基本数据表。
（2）实现流程：①数据准备；②利用元数据调用数据表；③专题数据库模型；④专题数据库。
25.采油厂开发分类示意图26.采油厂地址开发业务流程27.油田开发动态辅助分析系统功能模块设计28.油水井作业的主要业务分类图。
