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油田企业数据中心数据资源管理

2012-08-07 09:45:08

    1、需求分析


    企业数据中心建设是对企业核心数据资源的集中统一管理和集成化应用的实现,是实现企业数据资源共享和业务协同应用的关键一环。油田企业数据中心建设具有以下特殊性:


    1.1专业门类众多,涉及的数据类型复杂


    油田企业勘探开发业务有物化探、分析化验、井筒工程、综合研究、开发生产、地面工程六大业务域,三十多项业务,涉及的数据类型有结构化数据、文档数据、图形数据、体数据,其中体数据又有地震体数据、测录井曲线数据、地质模型数据、网格数据等多种,并且每种体数据又有多种格式,数据类型的复杂性使数据资源管理难度很大。


    1.2数据量巨大


    油田企业的生产数据要每天监测,有的需要几小时就监测一次,对于自动化采集的监测时间周期更短,而监测点又很多,造成了数据量增长迅速。比如采油井、注水井日生产数据,对于胜利油田这种大油田来说,有几万口生产井,每天都产生数据,几十年的开发期,数据量就能达到商业条。目前胜利油田平均每天的增量数据就有八九万条,年增长量就几千万条,随着信息化的不断深入,数据量增长速度会不断加快。


    还有一种数据虽然记录数不多,但单体数据量很大,比如精细三维地震数据体等。巨大的数据量对数据中心的数据资源管理也是一个巨大的挑战。


    1.3新技术的应用不断出现引起新的数据类型


    石油天然气勘探开发是一个各种技术综合应用的专业,随时会出现新的技术和方法,就会产生新的数据类型,数据中心的建设必须要能够适应这种变化。


    1.4数据管理情况不清


    由于油田企业以前的数据库建设是按照专业进行的,同一业务对象不同时期的数据资料被分在了不同的数据库中,一方面数据资料的整体状况不清,另一方面,同一数据多头管理,数据质量状况不清。以上几个特点决定了油田企业数据中心建设必须要制定一套完整的数据资源组织和分类体系和元数据管理体系。


    数据资源管理的目标就是要完成业务对象基于业务过程产生的成果资料的组织和编目,实现勘探开发数据资源面向业务对象基于业务过程的组织和管理;完成对于具体的业务对象在具体的业务过程中产生数据资源的数量、质量状况的整体情况的描述。


    2、油田企业数据资源的分类与组织方法


    2.1油田企业数据资源的分类


    油田企业数据资源的分类可以借鉴图书馆对图书的分类。在图书馆中,根据图书的专业门类,从大类上分成了自然科学和社会科学,自然科学按照专业又可分为数学、物理、化学等,这样逐级细分下去,就能建立一套完整的分类体系,新出的图书可以根据此分类体系放到其应该归类的门类中,从而实现了有效的管理,方便了查阅。


    油田企业的数据资源都是在不同的业务过程中产生的,如果我们找到一种相对科学的对业务的划分方法,再把数据资源归类到这些业务门类中也就找到了数据资源的分类方法。


    在油田企业实际业务分析过程中,我们划分了物化探、分析化验、井筒工程、综合研究、开发生产、地面工程六大业务域,又在各业务域中逐级划分出了30多个一级业务,70多个二级业务,140多个三级业务,基本建立了比较科学合理的业务划分体系。

(责编:fanwei)

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