无数据,不油田

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇无数据,不油田范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

1999年，在大庆油田，有一帮年轻人，他们聚在一起，兴奋而又热情澎湃地规划着公司面向21世纪的信息化建设。那时，他们对“数字地球”的内涵并没有理解和参悟，但是，他们相信来自美利坚合众国的“数字地球”一定是一个最先进的理念。朦胧中，他们认为油田是地球的一部分，也一定能够被数字化。于是，一个大胆、崭新而又令人振奋的想法诞生了，这就是“数字油田”。

被证明了的价值

数字油田是油田信息化建设发展的必然阶段，其概念内涵这里不再赘述，我们只需知道，让原油勘探、开发、生产、集输变得相对简单和高效，进而再造油田，这是数字油田建设的最高目标和归宿。

“人多、油少、产值低”这是大港油田面临的突出问题，加上油田开发整体进入中后期，陆地老区综合含水高达90.5%，储采矛盾凸显，保持老区持续稳产压力空前；而海上勘探开发风险因素多――施工难度大、建设周期长、投资成本高，“超深、致密、富酸、难采”特征明显。大港油田的可持续发展似乎面临很大的困境，然而事实却并非如此。近几年，大港油田相继发现4个亿吨级、2个5000万吨级整装规模储量区，三级储量连续6年超亿吨，迎来油田历史上第四个储量增长高峰期。大港油田信息化办公室主任马建国说，这得益于数字油田的推进和建设：地震解释精度明显提高，重点探井全部实现钻井现场实时跟踪监控，钻井参数实时掌握分析，钻井方案实时调整优化，探井成功率稳步提升。与此同时，地质、钻井及措施设计周期平均缩短2/3，采油班站从282个减少到80多个。

在我国的数字油田建设史上有两件事，对整个行业影响深刻：一件是新疆油田宣布“全面建成了”数字油田；一件是长庆油田宣布 “要建成西部大庆”，借助数字油田实施油田数字化管理建设，当油气当量实现 5000万吨时，人员不超过 7 万人。在长安大学数字油田研究所所长高志亮研究员看来，新疆油田的数字油田建设精神令人钦佩，因为“他们是一条数据、一条数据地完成数字化的”。

在新疆油田的数字油田建设中高志亮最为看重其对数据的“集中统一管理”，认为这在我国大大小小的油田企业里独树一帜。新疆油田对数据的“集中统一管理”，是指将全油田的所有数据归“数据中心”集中统一管理，完全消除了数据的分割状态与信息“孤岛”现象。他指出：“这是对数字油田建设理念的一大贡献，因为数字油田的本质内涵是油田数据，数据是油田企业的最重要的资产之一，数据在油田就是油气资源和巨大的财富，如果不能够统一集中管理，就不能很好地发挥数据的整理效应。因此，我们强调数字油田建设，不仅要解决数据的数字化（电子化）入库，还要完成数据的统一与集中管理，这样不但解放科研人员的劳动强度，更多的是研究数据、数据挖掘，发现更多的油气资源、提高采收率，延长油田的生命周期。新疆油田能够做到这一点，是难能可贵的，相信也是非常艰难的。”

的确，数据是数字油田建设的根本，正所谓“无数据，不油田”，但是在“数据”的问题上，许多油田都多少有点无所适从。

从“数字”到“智能”

现在各大油田基本上都部署了“勘探开发一体化业务系统”，通过“数据云+业务云”最终实现业务的实时协同。这有一个前提那就是数据的统一集中管理，也就是新疆油田所做那样。但是根据高志亮所带团队的调研，当前油田的数据是存在问题的，最突出的问题是数据“割据”状态依然存在，没有像新疆油田那样做到“集中统一管理”。如大部分油田在数据建设与管理中“三权分立”现象还比较严重：信息产业处实施综合管理，负责运维、网络等；研究院负责勘探、开发数据；总部实施监督、决策。

实现业务一体化还有一个非常重要的条件就是解决数据的供应问题。在目前有两种流行的方式，一种叫数据“推送”法，一种叫数据“钻取”法。这两种都是企图解决数据给数据用户服务的办法，当然，从字面上看，推送是主动服务，被动索取。钻取是主动索取，被动服务。但是高志亮指出，无论是“推送”，还是“钻取”，必须具有非常优秀的一体化的数据，现在所有的油田都做不到。

数据冗余严重也是问题之一。众所周知，增加数据的独立性和减少数据冗余是企业范围信息资源管理和大规模信息系统获得成功的先决条件。油田企业出现的数据冗余，有可能是数据模型的问题，也有可能是数据流转问题，但所有问题的根源是顶层设计的缺失。大庆油田是最早提出数字油田的地方，有着非常重视数据收集和积累的传统。他们从90年代初就开始着手数据入库的工作，进行到现在基本实现数据入库。但是，对于数据冗余问题还是较为严重，截止目前还没有得到很好地解决。大庆油田信息中心副主任王权表示：“在数据关联上我们感觉问题不是很大，但如果需要全部完成数据的关联整理，那将是一个极其耗费人力、物力、财力的事情，花费不菲。”为此他提出了“自标准数据”的概念，以解决“数据标准过严不易推行，过松不易整合”的问题。

当前，数字油田在理念层面上受到各种新名称、新名词、新概念的冲击，比如物联网、云计算和智慧城市，而大数据更是与数字油田有着天然的耦合性。对于油田企业，无论是油气田普查阶段，还是油气田详查、勘探、生产经营阶段，都有大量地形地物测绘数据、地质地层岩性构造数据、地震测井物探数据，油气田勘探采油数据等。

大数据在油田的应用有几个前提条件：一是数据丰富，这一点在油田可以满足，各类勘探开发生产数据、日报月报数据等有一定的规模。二是数据周期有长期性、延伸性，有些数据本身不存在保留价值，如功图数据很短时间后便没有使用价值，因此油田没有长期存储功图的需求，针对功图的分析就会欠缺，但是勘探开发的数据具有长期性，未来大数据的方向希望能够为勘探开发解决问题。另外延伸性是指针对某一客体，其历史时间轴的数据具有可分析性，以银行举例，个人客户的存取款数据、消费数据在时间轴上可以分析出该客户的信用、富有程度、可消费潜力等等，那么在油田，单井的数据应该也具有这种应用的潜在条件，一口单井或同一片区的井数据在时间轴上进行分析，可以用来做产量预测、寿命预测、数据共享、考核分析等等。三是技术先进，有成熟产品，比如长庆目前已经拥有了成熟的物联网产品和应用，因此大数据将来需要有成熟的技术和产品在市场上存在，让油田更容易接受。

高志亮指出，大数据将有力驱动数字油田走向智能，这一趋势不可阻挡。