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SIPOC模型SIPOC模型（SIPOC Model）目錄[隱藏]∙ 1 什麼是SIPOC模型？∙ 2 SIPOC模型的具體內容∙ 3 SIPOC的優點∙ 4 SIPOC與完成核心流程∙ 5 有助於SIPOC繪製的問題∙ 6 如何繪製SIPOC？∙7 SIPOC的運用指導意義∙8 SIPOC模型案例分析o8.1 案例一:SIPOC模型在企業風險管理中的應用[1]∙9 參考文獻什麼是SIPOC模型？SIPOC模型是一代品質大師戴明提出來的組織系統模型，是一門最有用而且最常用的，用於流程管理和改進的技術。
是過程管理和改進的常用技術，作為識別核心過程的首選方法。
SIPOC其中每個字母各代表：Supplier供應者；Input 輸入；Process 流程；Output 輸出；Client 客戶。
戴明認為任何一個組織都是一個由供應者、輸入、流程、輸出、還有客戶這樣相互關聯、互動的5個部分組成的系統。
這5個部分的英文單詞的第一字母就組成SIPOC，因而把此稱作SIPOC組織系統模型。
[編輯]SIPOC模型的具體內容1)供應商（Supplier）——向核心流程提供關鍵資訊、材料或其它資源的組織。
之所以強調“關鍵”，是因為一個公司的許多流程都可能會有為數眾多的供應商，但對價值創造起重要作用的只是那些提供關鍵東西的供應商。
2)輸入（Input）——供應商提供的資源等。
通常會在SIPOC圖中對輸入的要求予以明確，例如輸入的某種材料必頇滿足的標準，輸入的某種資訊必頇滿足的要素等。
3)流程（Process）——使輸入發生變化成為輸出的一組活動，組織追求通過這個流程使輸入增加價值。
4)輸出（Output）——流程的結果即產品。
通常會在SIPOC圖中對輸出的要求予以明確，例如產品標準或服務標準。
輸出也可能是多樣的，但分析核心流程時必頇強調主要輸出甚至有時只選擇一種輸出，判斷依據就是哪種輸出可以為顧客創造價值。
5)顧客（Customer）——接受輸出的人、組織或流程，不僅指外部顧客，而且包括內部顧客，例如材料供應流程的內部顧客就是生產部門，生產部門的內部顧客就是行銷部門。
石油勘探中的地质模型构建技术石油勘探是指通过探测地下的岩石结构、流体分布等信息，以确定潜在的石油储量和采油方案的行为。
地质模型构建技术在石油勘探领域起着至关重要的作用。
本文将介绍石油勘探中常用的地质模型构建技术，并探讨其在提高勘探效率和减少勘探风险方面的应用。
一、地质模型构建的意义在石油勘探中，地质模型构建是对地下地质结构的描述和分析过程。
它通过分析各种地质因素，如岩性、构造、断层、岩相、孔隙度等，将地下地质结构抽象成数字模型，以便石油工程师在制定勘探计划和采油方案时能够更为准确地预测石油储量、判断石油储集层的连通性和储层垂向扩展等。
地质模型构建的准确性和可靠性直接影响到石油勘探的成败。
二、地质模型构建的关键技术1. 地震数据处理与解释技术地震勘探是石油勘探中最常用的方法之一，其原理是通过向地下发送震波，利用地下介质的不同反射特性记录地震波的反射和折射情况，进而获取地下地质信息。
地震数据处理与解释技术是地震数据转化为地质模型的关键环节。
这一环节包括地震数据质量控制、地震数据正演、地震数据反演等，目的是提取出地下地质层面的信息，帮助勘探人员构建准确的地质模型。
2. 流体动态模拟技术流体动态模拟是指通过流体力学的原理和方程，模拟地下储层中的流体运移过程，以预测油气在储层中的流动规律和分布情况。
在地质模型构建中，流体动态模拟技术可以用来验证地质模型的有效性，评估油气的产量和水驱开发效果，为工程决策提供依据。
3. 地质建模技术地质建模是指根据采集到的地质数据（如地层岩性、矿物组成、孔隙度等）和地震解释结果，通过建立一系列地质模型，对地下地质结构进行描述和分析。
常见的地质建模软件包括Petrel、Gocad等，它们可以将地质数据以三维模型的形式呈现出来，帮助勘探人员更好地理解地下地质结构，指导勘探工作。
三、地质模型构建技术的应用地质模型构建技术在石油勘探中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助勘探人员在较短的时间内获取大量的地质信息，并进行综合分析和解释，提高勘探效率。
石油勘探与开采的流程与技术分析石油勘探与开采是指通过一系列的流程和技术手段来探索和开采地下的石油资源。
本文将对石油勘探与开采的流程与技术进行分析，并介绍其中涉及的主要步骤和技术方法。
一、石油勘探流程与技术分析1. 目标区选取与勘探设计石油勘探的第一步是选取具有潜在石油资源的目标区。
通常通过分析地质构造、岩性特征、地球物理勘探数据等多种方法，确定勘探的目标区域。
在勘探设计阶段，需要评估区块的勘探潜力、投资风险等因素，并制定合理的勘探方案。
2. 地表地质勘探地表地质勘探是通过野外地质考察和钻探等方式获取地质信息的步骤。
其中包括石油地质调查、地表沉积物取样、地球物理测井等技术手段。
通过对地层构造、岩性、含油气层位等参数的综合分析，为后续的井位选取和井探阶段提供依据。
3. 井位选择与钻井井位选择是根据地质勘探资料和勘探目标，确定合适的钻井位置。
井位选择的关键是找到可能具有丰富石油资源的构造高点、构造边界、断层带等关键区域。
随后进行钻井作业，通过钻井设备将钻杆逐渐下入地层，获取地层样品，并进行岩心、岩石样品和地球物理测井等分析。
4. 试油与评价试油是通过需试油试井或者生产试井等方式，测定油井的产能、油气的性质、储量等指标，进一步评估目标油井的经济价值和开发潜力。
评价的同时也要考虑油藏特性、地质结构、地层渗透性等因素，并根据实测数据进行动态评价和模拟分析。
二、石油开采流程与技术分析1. 油井建设与完善在确定具有石油资源的井位后，需要进行油井的建设与完善。
这包括井眼完井、施工井筒固井、安装表面设备以及井口管线的布置等工作。
同时还需要优化工艺流程，确保油井的稳定产能和长期开采效益。
2. 压裂与提高采收率压裂是提高油井采收率的一种技术手段。
通过将高压液体注入到岩石裂缝中，使其扩大并形成通道，从而增加油井的产出能力。
此外，还可以采取注水、注气等方法，以改变油藏的物理特性，促进原油的流动和采集。
3. 人工抽油与增产技术人工抽油是一种常见的石油开采技术，通过人工提升油井中的原油。
2018年石油工程知识竞赛试题库及答案(完整版)1.油水井动态分析是通过大量的油水井第一性资料来认识油层中油水运动规律的工作。
2.动态分析的三大步骤可以概括为：对油藏内部诸因素的变化进行研究、分析；找出变化的原因和问题；提出调整挖潜措施、预测今后的发展趋势等。
3.井组动态分析的目的是要使注水井达到分层注采平衡、压力平衡、水线推进相对均匀。
4.油井动态分析的任务是拟定合理的工作制度，提出合理的管理及维修措施。
5.井组动态分析是在单井动态分析的基础上，以注水井为中心，联系周围油井和注水井来进行的。
6.在一个井组中，水井往往起着主导作用，它是水驱油动力的源泉。
7.油井动态分析主要分析产量、压力、含水、气油比、采油指数的变化及原因。
8.注水井动态分析的内容是：分析分层吸水能力的变化、注水井井下工作状况、配注水量对油井的适应程度、注水井增注效果。
9.动态分析的基本方法有统计法、作图法、物质平衡法、地下流体力学法。
10.井组分析时一般从注水井入手，最大限度地解决层间矛盾。
11.油田动态分析方法中，统计法是把各种生产数据进行统计、对比，找出主要矛盾。
12.油田动态分析的方法中，作图法是把生产中、测试中取得的数据整理成图幅或曲线，找出变化规律。
13.在油田生产过程中，利用物质平衡原理，预测各个时期的产量、油气比、压力等，制定油田开发方案的方法叫平衡法。
14.分层指示曲线主要用于对分层吸水能力、注水井增注效果等进行分析。
一般情况下，油田的阶段开发分析应该在五年计划末期、油田稳产阶段结束前以及进行重大调整措施前三个时期进行。
动态分析所需的基本资料包括生产层位、砂层厚度、有效厚度、渗透率、油层的连通情况以及油气水分布情况。
动态分析注水井压力资料包括地层压力、注入压力、井口油压、套压和泵压。
动态分析所需的基本资料类别为三类。
动态分析水淹资料包括油井全井含水率资料和分层含水率资料。
动态分析产能资料包括日产液量、产油量、产水量和产气量。
油气勘探开发项目流程油气勘探开发项目是指为了寻找和开发油气资源而进行的一系列工作。
这些工作包括地质勘探、地球物理勘探、钻井、油气开发等环节。
下面将详细介绍油气勘探开发项目的流程。
一、地质勘探地质勘探是油气勘探开发项目的第一步，它是通过对地质地貌、岩石构造、矿物组成、地层厚度和分布、构造变形等地质要素的调查和研究，来确定油气资源的分布和储量。
地质勘探包括野外地质调查和室内地质分析两个阶段。
野外地质调查是通过野外实地考察，收集地质样品和数据，了解地质构造和地层分布规律；室内地质分析是在实验室对野外采集的地质样品进行分析，确定地质构造、岩性和储层特征。
二、地球物理勘探地球物理勘探是通过地球物理方法，如地震勘探、重力勘探、电磁勘探等，来获取地下油气资源的信息。
地球物理勘探可以帮助勘探人员确定地下的构造、岩性、储层和圈闭情况，为后续的钻井和开发工作提供依据。
三、钻井钻井是油气勘探开发项目的重要环节，通过钻井可以获取地下岩石和油气信息。
钻井分为勘探钻井和开发钻井两种。
勘探钻井是为了获取地下岩石和油气信息而进行的钻井，其目的是确认地下储层的存在和性质；开发钻井是为了开采油气资源而进行的钻井，其目的是获取地下油气资源。
四、油气开发油气开发是油气勘探开发项目的最后阶段，它包括油气生产、油气加工和油气储存等环节。
油气生产是将地下油气资源通过井口采出地面；油气加工是对采出的原油和天然气进行加工和处理，以获得市场销售的油品和天然气；油气储存是将加工后的油品和天然气储存起来，以满足市场需求。
综上所述，油气勘探开发项目的流程包括地质勘探、地球物理勘探、钻井和油气开发四个阶段。
每个阶段都是相互关联、相互依存的，只有每个环节都做好，才能确保油气资源的有效勘探和开发。
希望本文能对油气勘探开发项目的流程有所帮助。
普光气田勘探开发数据标准研究及应用发布时间：2023-01-15T15:02:31.270Z 来源：《科技新时代》2022年16期作者：孙嵛[导读] 随着普光气田的生产发展和信息化建孙嵛中原油田分公司勘探开发研究院信息技术研究院河南濮阳 457000摘要：随着普光气田的生产发展和信息化建设，数据信息的属性和范围也在不断的发生变化和扩充，现有的采集规范从应用角度来看，已不能满足勘探开发应用的需求，需要进一步扩展和完善；从数据入库角度来看，可操作性有待进一步的加强，需要依托现有标准，开展研究细化、完善和扩展工作，更好的为普光智能气田建设服务。
基于此，本文在详细分析目前存在的技术问题基础上就实现普光气田勘探开发数据标准开展的主要研究内容、技术路线、技术关键及实现达到的总目标及技术、经济指标进行了详细阐述。
关键词：普光气田；勘探开发数据；研究及应用1目前的技术现状普光气田中心数据库建设，是普光智能气田建设的基础。
从2011年普光气田开展数据库建设以来，中心数据库数据建设涵盖整个气田各个方面，数据包括：物化探、钻井、测井、录井、分析化验、气藏地质、井下作业、综合研究、油气集输、地面工程、物资管理、QHSE 管理等12类数据1200多万条。
其中勘探开发数据库包括物化探、钻井、测井、录井、分析化验、气藏地质、井下作业、综合研究等8个业务域数据，是普光中心数据库的核心组成部分。
目前中心数据库每天数据增量达1万多条。
中心数据库建设为普光气田建设奠定了坚实数据基础。
数据标准化是指在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题或潜在问题制定共同使用和重复使用的条款的活动，标准体系是系列标准按其内在联系形成的科学的有机整体。
数据库标准是数据库建设的根本，是为解决数据建设存在的问题研究制定出一套系统完整的生产规范标准体系，按标准体系要求，对现有数据进行标准格式统一、建立数据标准、建立系统的数据采集和质量管理标准，数据标准化对普光气田数据库建设及应用具有重要的意义。
EPDM模型引领油田数据管理新篇章作者：姜敏程顺顺周景伟严佳佳马涛来源：《中国管理信息化》2017年第19期[摘要] 主要介绍了中国石油自推出EPDM模型之后，油田的数据管理模式由传统的专业库建设向勘探开发一体化主库建设方向发生转变，重点对EPDM模型的一体化架构及应用情况进行描述。
为了更好地完善EPDM模型，提出了先进的模型顶层设计思想及扩展方法，对EPDM模型的发展趋势和前景进行展望。
[关键词] EPDM；POSC；第三范式；专业库；勘探开发一体化doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 088[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）19- 0205- 061 引言石油勘探开发数据是油气企业的重要资源，如何管理和使用好这些数据资源，是当前国内外油气企业关心的首要问题。
国内的各大油气田都依据自己的实际情况和业内的重要数据管理标准，建设勘探开发各个专业库。
随着勘探开发技术的不断发展，现有的专业库已经不能适应勘探开发一体化的业务需求及应用。
中国石油EPDM模型的诞生，使得油田数据管理方式出现了新的景象。
中石油各统建系统的实施，又使得EPDM模型向着更高更统一的方向发展。
2 EPDM发展历史数据模型是对现实世界的抽象，EPDM[1]（Exploration and Production Data Model）模型是勘探与生产技术数据模型的简称，在介绍EPDM模型之前有必要先介绍什么是数据模型以及数据模型设计的方法论。
2.1 数据模型方法论数据是描述事物的符号记录，模型是现实世界的抽象。
数据模型是数据特征的抽象，数据模型应该满足三个方面的要求：能够比较真实地模拟现实世界；容易为人所理解；便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体一联（Entity-Relationship，简称E-R）理论为基础，并对这一理论进行了扩充。
石油行业勘探开发规范随着社会的发展和能源需求的日益增长，石油成为全球最重要的能源之一。
为了确保石油的安全开发和勘探，石油行业制定了一系列的规范和标准。
本文将以规范和标准的角度，对石油行业的勘探开发进行细致论述。
一、地质勘探规范地质勘探是石油开发的第一步，确定潜在油气藏的位置和特征至关重要。
因此，地质勘探规范需要包括以下几个方面内容。
1. 地质勘探数据采集与处理地质勘探需要采集大量的地质、地球物理和地球化学数据，这些数据对后续的勘探开发工作至关重要。
规范需要明确数据采集的方法和仪器设备的选用，并对数据处理和解释进行详细的要求。
2. 地质勘探工作流程管理地质勘探工作需要按照一定的流程进行，规范需要明确各项工作的顺序和要求，确保每个环节都得到必要的支持和监督。
3. 勘探目标的确定地质勘探的目标是找到潜在的油气藏，规范需要明确勘探目标的选取和核查的方法，确保目标的准确性和可行性。
二、井探勘探规范井探勘探是进一步确定油气藏储量和品质的重要手段。
规范需要包括以下几个方面内容。
1. 井探勘探施工与管理井探勘探需要进行井孔的钻探和完井作业，规范需要明确施工的步骤和要求，包括井孔钻探的技术参数、作业安全规范和井口设备的选用等。
2. 井孔测试与勘探数据采集井孔测试是评价油气藏储量和品质的重要手段，规范需要明确测试的方法和仪器设备的选用，并对数据采集和处理进行详细的要求。
3. 井探勘探报告编制井探勘探完成后，需要编制详细的报告，对发现的油气藏进行评估和预测。
规范需要明确报告的内容和格式要求，确保报告的准确性和可读性。
三、油田开发规范油田开发是将勘探获得的油气藏转化为石油和天然气的过程，规范需要包括以下几个方面内容。
1. 油田开发方案的制定油田开发方案是指按照油气藏的特征和规模，确定相应的开发方法和工艺流程。
规范需要明确方案制定的依据和步骤，确保方案的可行性和有效性。
2. 油井的钻探和完井油井的钻探和完井是油田开发的核心环节，规范需要明确钻探和完井的技术参数、作业安全规范和设备选用等要求，确保井孔的质量和完整性。
油田勘探开发数据模型研究的开题报告一、选题背景随着全球能源需求的不断增长，油田勘探开发变得越来越重要。
油田勘探开发涉及到大量数据的处理和分析，这些数据来自各个领域，如地质学、地球物理学、化学和工程学等。
因此，针对油田勘探开发数据的模型研究变得十分必要。
二、研究意义油田勘探开发数据模型可以帮助研究人员更好地理解油田的结构、特征、演化规律等，为油田勘探和开发提供支持。
同时，油田勘探开发数据模型还可以提高勘探开发的效率和准确性，降低勘探开发的成本。
三、研究内容和方法本研究旨在探讨油田勘探开发数据模型的构建和应用。
具体研究内容包括：1. 油田勘探开发数据的类型和来源分析；2. 油田勘探开发数据模型的设计和构建；3. 油田勘探开发数据模型的应用研究；4. 油田勘探开发数据模型的评价和优化。
本研究的方法主要包括文献综述、案例研究和实验数据分析等。
四、预期研究成果本研究预期能够构建一个油田勘探开发数据模型，并对该模型进行实验验证和应用研究，从而为油田勘探和开发提供重要的支撑。
同时，本研究还将提出一些优化和改进的建议，以进一步提高油田勘探开发数据模型的准确性和效率。
五、研究进度安排本研究计划分为以下阶段：1. 第一阶段：文献综述和理论分析，预计时间为2个月；2. 第二阶段：数据模型设计和实验验证，预计时间为6个月；3. 第三阶段：应用研究和优化改进，预计时间为2个月；4. 第四阶段：论文撰写和答辩，预计时间为2个月。
六、存在的问题和挑战油田勘探开发数据模型研究存在一些挑战和问题，如数据复杂性高、数据来源不确定等。
因此，本研究需要针对这些问题提出解决方案，以确保研究的准确性和可行性。
七、参考文献1. Zainal Abidin, M. A., & Pan, Z. (2017). Research of reservoir simulation for naturally fractured reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 155, 408-422.2. Wang, F., Zhuang, Q., Wang, J., & Cui, W. (2016). A study of oilfield development based on the optimization of intelligent algorithm. Applied Soft Computing, 42, 1-15.3. Liu, F., & Ren, S. (2018). Research on the application of data mining technology in the optimization of production process. Journal of Petroleum Science and Engineering, 167, 470-478.。
石油勘探与开发中的数据分析技术教程石油勘探与开发是一个复杂而又充满挑战的行业。
如何在这个行业中有效地处理和分析大量的地质和工程数据，成为了取得成功的关键。
本篇文章将介绍石油勘探与开发中常用的数据分析技术，并提供一个教程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据收集与整理在石油勘探与开发过程中，首先需要收集各种各样的数据，包括地震数据、岩石物性数据、工程数据等。
这些数据通常以不同的格式和结构存在，因此需要进行整理和预处理。
数据整理的第一步是将原始数据转换为适合分析的格式，这可以通过数据清洗和数据转换等步骤来实现。
数据清洗涉及处理数据中的噪声、异常值和缺失值，以确保分析结果的准确性。
数据转换可以将数据进行规范化、标准化或离散化，以适应不同的分析模型和算法。
2. 地震数据分析地震勘探是一种常用的石油勘探方法，其通过分析地下的地震波反射信号，来推断地下的岩石结构和油气分布。
地震数据分析面临着处理庞大数据量和复杂模型的挑战。
地震数据分析的目标是提取地下岩石的特征，如速度、密度和孔隙度等，并通过解释和解释模型来了解地表以下的岩石构造。
常用的地震数据分析方法包括速度分析、偏移成像、反射抑制、相干处理等。
3. 岩石物性分析岩石物性对于石油开发过程中的油气储层预测和储量计算非常重要。
岩石物性的分析涉及到对岩石的孔隙度、渗透率、饱和度和弹性参数等进行定量描述和评估。
常用的岩石物性分析方法包括岩心实验、测井解释和地震岩相分析。
岩心实验是通过实验室分析样本中的岩石物性参数，以了解油气储层的特征。
测井解释利用测井曲线（如电阻率、声波速度和中子孔隙度等）来推断岩石性质。
地震岩相分析结合地震数据和岩心数据，以预测岩石物性和储层类型。
4. 油田开发与管理油田开发和管理涉及到大规模的石油生产和油藏管理。
数据分析在这个阶段发挥着重要的作用，可以帮助优化生产过程、降低成本和提高资源利用率。
常见的油田开发与管理中的数据分析技术包括油藏模型构建、水驱采油优化、注水井网络调整等。
SIPOC模型SIPOC模型（SIPOC Model）目录[隐藏]1 什么是SIPOC模型？2 SIPOC模型的具体内容3 SIPOC的优点4 SIPOC与完成核心流程5 有助于SIPOC绘制的问题6 如何绘制SIPOC？7 SIPOC的运用指导意义8 SIPOC模型案例分析o8.1 案例一:SIPOC模型在企业风险管理中的应用[1]9 参考文献[编辑]什么是SIPOC模型？SIPOC模型是一代质量大师戴明提出来的组织系统模型，是一门最有效而且最经常使用的，用于流程治理和改良的技术。
是进程治理和改良的经常使用技术，作为识别核心进程的首选方式。
SIPOC其中每一个字母各代表：Supplier供给者；Input 输入；Process 流程；Output 输出；Client 客户。
戴明以为任何一个组织都是一个由供给者、输入、流程、输出、还有客户如此彼此关联、互动的5个部份组成的系统。
这5个部份的英文单词的第一字母就组成SIPOC，因此把此称作SIPOC 组织系统模型。
[编辑]SIPOC模型的具体内容1)供给商（Supplier）——向核心流程提供关键信息、材料或其它资源的组织。
之因此强调“关键”，是因为一个公司的许多流程都可能会有为数众多的供给商，但对价值制造起重要作用的只是那些提供关键东西的供给商。
2)输入（Input）——供给商提供的资源等。
通常会在SIPOC图中对输入的要求予以明确，例如输入的某种材料必需知足的标准，输入的某种信息必需知足的要素等。
3)流程（Process）——使输入发生转变成为输出的一组活动，组织追求通过那个流程使输入增加价值。
4)输出（Output）——流程的结果即产品。
通常会在SIPOC图中对输出的要求予以明确，例如产品标准或效劳标准。
输出也可能是多样的，但分析核心流程时必需强调要紧输出乃至有时只选择一种输出，判定依据确实是哪一种输出能够为顾客制造价值。
5)顾客（Customer）——同意输出的人、组织或流程，不仅指外部顾客，而且包括内部顾客，例如材料供给流程的内部顾客确实是生产部门，生产部门的内部顾客确实是营销部门。
普光智能气田岗位数据流分析方法陈惟国1 易建锋1 张捍卫2 付培晨1 李涛2 杨晓燕21.中国石化中原油田分公司2.中国石化中原油田普光分公司摘 要 岗位数据采集是数据资源中心建设的重要组成部分之一且直接关系到后者的质量和水平，普光气田数据采集过程中存在着各专业数据库异构建设、数据无法共享、标准不一、多头采集、冗余存储、管理困难等问题。
为了实现面向生产岗位、全业务链提供数据服务和应用，在岗位中实现数据采、存、管、用一体化的目标，基于中国石化勘探开发数据模型及源头数据结构设计，结合普光气田的实际业务，分析岗位业务关系、数据流业务流程和业务数据元素，以紧密相关的一组数据作为数据集合，分析数据的传递和相互间的作用，建立了满足普光智能气田建设要求的岗位数据流分析方法，形成了一套较为完善的资产化数据资源管理体系，并进行了现场应用验证。
结论认为：①较之于传统的数据分析方法，普光智能气田岗位业务数据流分析方法创新了数据流向分析，以业务流程为驱动、岗位场景为验证，实现了岗位数据的统一采集、集中存储、共享使用和统一管理，取得了良好的应用效果；②该研究成果提供了技术路线、可行方法和标准模板，可推广复用。
关键词 普光气田 智能化 岗位 数据流 数据集 分析方法 编码 应用 采存管用一体化DOI: 10.3787/j.issn.1000-0976.2018.10.006A post-data flow analysis method for the Puguang Intelligent Gas-field ProjectChen Weiguo1, Yi Jianfeng1, Zhang Hanwei2, Fu Peichen1, Li Tao2 & Yang Xiaoyan2(1. Sinopec Zhongyuan Oilfield Company, Puyang, Henan 457000, China; 2. Puguang Branch of Sinopec Zhongyuan Oilfield Company, Dazhou, Sichuan 635000, China)NATUR. GAS IND. VOLUME 38, ISSUE 10, pp.47-51, 10/25/2018. (ISSN 1000-0976; In Chinese) Abstract: Post data collection is an important part in the construction of data resource center, and it is directly related to the construction quality and level. The data collection in the Puguang Gas Field is faced with heterogeneous construction, data non-sharing, different standard, multi-source collection, redundant storage and difficult management of different professional data bases. In order to provide data services and applications for production posts and full service chains and realize the integrated data collection, storage, management and utilization in the post, the post business relationship, data flow business process and business data elements were analyzed based on Sinopec's exploration and development data model and the structure design of source data, combined with actual business of the Puguang Gas Field. Then, the transmission and interaction of data were investigated with a closely related set of data as the data set. In this way, a post data flow analysis method which meets the construction requirements of the Puguang Intelligent Gas-field Project was established, and a complete set of asset-based data resource management system was developed. Finally, they were applied on site for verification. It is indicated that compared with the traditional data analysis methods, the post-data flow analysis method is more innovative with better application effect. It realizes unified collection, centralized storage, shared use and unified management of the post data with the business process as the driving force and the post scenario as the verification. These research results provide the technical route, feasible methods and standard templates and they are worth popularizing and applying.Keywords:Puguang Gas Field; Intelligent; Post; Data flow; Data set; Analysis method; Coding; Application; Integration of data collec-tion, storage, management and utilization基金项目：国家科技重大专项“高含硫气藏安全高效开发技术（三期）”（编号：2016ZX05017）。
