石油勘探開發主數據模型的研究與設計

陳付平，史 浩，馬 濤，羅廣華

（1.大慶油田勘探開發研究院，黑龍江 大慶 163712；2.中國石油信息管理部，北京 100007；3.北京中油瑞飛信息技術有限責任公司，北京 100007）

1 引言

進入20世紀以來，隨著國家信息化帶動工業化戰略的持續推進，信息技術的成果已滲透到國民經濟的各行各業。國內石油上游勘探開發企業，不同程度地建設了物探、鉆井、采油、地面工程等各種業務信息系統。這些信息系統所建立的各類專業數據模型，涉及到的數據種類及數據項遠遠超出20世紀國內外石油上游勘探開發企業傳統數據模型所定義的范疇，涵蓋了數據采集、生產運行管理、采集數據處理和分析成果等數據內容。

石油上游勘探、開發和生產是相互聯系、不可分割的整體，勘探開發生產各業務過程所產生的數據信息既享有獨立性和特殊性，又具有關聯性、統一性和一致性。在石油企業信息化建設過程中，業務信息系統因專業分工不同而采取了分開獨立建設的模式，并形成了與每個系統配套的數據管理模型。從整個企業信息系統體系結構角度來觀察和比較發現，在各業務信息系統中都或多或少存在重復數據，而且這些重復數據原本應該保持一致，但實際上卻出現不一致的問題，從而導致企業各業務系統之間無法實現數據的共享而形成信息孤島的局面。

在系統建設初期，站在目標任務的角度，通常僅關注了勘探開發業務信息系統的獨立性、特殊性特點，未充分考慮勘探開發業務信息的關聯性、統一性和一致性的重要特征，在信息化建設過程中將勘探開發生產等業務活動之間的信息聯系割裂開來。為了消除系統間的信息壁壘，實現勘探開發專業間信息共享，從數據管理角度，需要進一步地研究當前石油勘探開發數據模型，分析并梳理出勘探開發業務系統中影響全局業務且必須保持數據高度一致性的基本數據（如井信息），以及具有一定共享價值的專業主體數據，在原有各專業數據模型的基礎上，建立統一的勘探開發主數據模型，以解決新時期下石油上游勘探開發數據建設和應用所面臨的諸多問題。

2 業務分析及共享數據識別

2.1 勘探開發業務分析

石油上游勘探開發可分為勘探、油藏評價、油田開發三個主要階段，涉及到資源勘查、地球物理勘探、油藏發現和認識、油田開發過程。專業涵蓋地震數據采集及處理解釋、地質與油藏研究、地球鉆井、地質錄井、地球物理測井、油井試油、油水井測試、油水井作業、油田采油、油田注水、油氣集輸等業務。為便于對勘探開發專業共享數據識別，從數據管理專業角度，將勘探開發業務分為區域勘探與開發研究、鉆井與井筒施工、油田開發與生產維護三大業務，再按照勘探開發技術服務公司業務范圍，采油單位生產活動特征，在這三大類下對勘探開發業務進行專業劃分，得到勘探開發研究與生產活動的業務概念模型（見圖1）。

圖1 勘探開發業務概念模型

2.2 勘探開發共享數據的識別原則

傳統定義的勘探開發數據模型包括地球物理、地質與油藏、井信息與井操作、樣品檢測與實驗、油田注采、油田測試六個部分，這些數據是油田公司重要的企業資產，是勘探開發各專業共享數據的基礎。

進入21世紀以來，特別是“十一五”期間國內石油上游勘探開發企業建立了多個大型的信息系統，這些系統主要面向鉆井、油田生產管理等專業信息管理。為支持這些系統的開發和運行，各專業系統都建立了系統數據模型。這些數據模型建設以數據采集和支持專業應用為目標，整體模型分為信息系統過程管理數據、支持專業系統報表生成數據、專業系統產生成果數據、軟件系統運行數據四大類。根據對國內某大型石油公司統一建設的8個上游信息系統統計，共定義了約3 000個數據類、250 000個數據項。

由于石油勘探開發數據具有數據類型繁多、數據關系復雜、與時間的關聯性較強等特點，一個大型油田公司數據中心基于現有條件下的數據處理能力，經測算，至多可以維護500個左右實體數據類，大約10 000個數據項。在新的形勢下，油田公司數據中心除了要管理好傳統勘探開發數據資產外，還需要解決油田各專業信息系統數據共享的問題。顯然，數據管理人員需要從這些勘探開發信息系統海量數據中識別出具有共享價值的數據，構建新的勘探開發數據模型，以指導石油上游勘探開發各專業信息系統數據存儲和應用，從整體上提高石油上游勘探開發數據管理和應用的水平。

通過對石油上游勘探開發生產業務的分析，以及各業務信息系統數據的研究，基本明確了石油上游勘探開發共享數據識別的原則，即要找出勘探開發區域及井筒勘查、測試獲得一次采樣數據或分析處理后的認識成果數據，描述地質和油藏構造、儲層、流體、壓力等數據，各類井及油氣舉升及輸送裝置信息，油田開發生產過程中得到的油水井生產狀態數據及計算后生成的區塊生產狀態數據，其它勘探開發業務間需要共享的數據。

將勘探開發業務概念模型的鉆井與井筒施工的井下作業、試井類業務，與開發生產維護的簡單作業、低壓試井合并，得到勘探開發業務十六類專業。將十六類專業劃分到傳統的地球物理、地質與油藏、井信息與井操作、樣品檢測與實驗、油田注采、油田測試六大類中，根據共享數據識別的原則來確定石油上游勘探開發十六類專業共享數據內容（見圖2）。

圖2 勘探開發專業共享數據示意圖

3 勘探開發主數據模型的設計

3.1 主數據模型邏輯結構

3.1.1 主數據模型的定義

主數據模型：涵蓋傳統的勘探開發數據模型內容，增加勘探開發各專業之間需要相互引用的共享數據，建立起的規范數據模型，稱為主數據模型。

基本實體：引領和構成主數據模型實體聯系的的井、地質單元等頂層實體，稱為主數據模型的基本實體。

專業實體類：將2.2識別的鉆井、測試、地質、采油等16類專業共享數據，定義為主數據模型專業實體類。

3.1.2 主數據模型的邏輯結構

石油上游勘探開發主數據模型由九個基本實體和十六類專業實體類構成（見圖3）。基本實體作為頂層或引領實體是主數據模型的核心實體。專業實體類依賴于一個基本實體而約束存在。根據專業數據的特點，專業實體類的實體，可以直接作為基本實體的子節點實體，也可以是在專業實體類內構建的多層約束關系的實體。

圖3 主數據模型邏輯結構圖

3.2 基本實體

基本實體部分由項目、業務單位、地質單元、生產單元、物探工區、井、井筒、站庫、設備九個實體構成（見圖4）。這九個基本實體代表了石油上游勘探開發和使用的主要對象。其中，地質單元是被發現和認識的客觀存在的對象，其它對象，包括生產單元和地震工區是人為劃分構建的對象。為了便于管理，將基本實體屬性分為主體部分和輔助描述部分，主體部分和輔助部分之間一般是一對多的關系。基本實體輔助部分描述基本實體的自身結構，狀態變化信息，如地質單元的父子關聯關系、井生命周期變化等內容。

圖4 基本實體邏輯結構圖

項目：記錄區域勘探與油藏評價、油田開發產能建設等專項投資項目。將勘探與開發地質層系劃分方案作為項目管理，以區分不同層系劃分的層位數據。

業務單位：記錄油田公司各級油氣生產單位，參與油田公司勘探開發施工作業的服務公司。

地震工區：地震勘探所設定的數據采集工區。

地質單元：勘探開發過程中所認識的、客觀存在的各級地質構造單元。

生產單元：油田開發過程中所劃分的生產區塊或單元，可以是地質單元，也可以是地質單元部分或組合。

井、井筒：井和井筒是父子關系，井筒是井的若干分支，一口井有一個地理坐標，可以有多個地下井筒目的層坐標。

站庫：用于油田地面油氣集輸的處理單元。

設備：勘探開發鉆井、井筒施工或測試、油田采油和注水使用的移動設備和固定設備。

3.3 專業實體類

在主數據模型邏輯結構上，以基本實體為引領，對十六個專業實體類，按照各專業產生和使用數據的方式和特點，針對性地進行內部數據邏輯結構設計。以地質油藏專業實體為實例，來闡述專業實體類的設計方案。

區域地質的關鍵實體分層方案記錄了對層位的認識，層位結構記錄不同分層方案層位的上下關系。構造、圈閉、斷層屬性數據表描述區域的形態，儲層、油氣藏流體、小層評價等屬性表描述區域單元內部特性。

單井地質實體類以井筒基本實體展開（見圖5）。井筒地層存儲單井鉆遇的地層信息，包括界、系、統、組、段。井筒層位存儲單井鉆遇的油層組、砂巖組、小層、沉積單元、夾層等。井筒地層與層位受區域地質中所屬分層方案下的層位約束。對比聯通數據用來實現井筒層位的對比，描述其聯通關系。

圖5 地質油藏專業實體類邏輯結構圖

4 結語

石油上游勘探開發數據是油田公司的重要企業資產，管理并應用好這些資產對于提高企業的經營效率和效益意義重大，而勘探開發數據模型的設計和建設是這項工作基礎。勘探開發數據模型設計作為一項勘探開發業務和計算機結合的專業技術已有三十幾年的發展歷史，傳統的勘探開發數據模型設計主要基于勘探開發資產數據的管理，注重模型的結構嚴謹和規范，適合油田數據中心應用。在信息技術不斷進步的今天，需要指導石油上游勘探開發各專業信息系統數據模型建設并利用好這些數據，這就需要對傳統的勘探開發數據模型進行擴展和改造，以適應勘探開發各專業對數據更有效的管理和應用。本文總結近年來在勘探開發數據模型設計上的方法及其實際應用的經驗，提出了勘探開發主數據模型的定義，并給出具體的設計方案，該方案將對國內外石油上游勘探開發數據模型的建設具有重要指導和參考意義。

［1］馬慶有，陳付平，張瑩.油氣勘探開發數據模型的建立［J］.大慶石油地質與開發，1998（1）.

［2］古學進，文必龍.POSC能源電子標準技術及應用［M］.北京：地質出版社，2003.

［3］熊華平，陳付平，王洪禮.面向綜合研究的石油數據管理與應用［J］.大慶石油地質與開發，2008（5）.

［4］黃文俊，張弛，陳婷婷.EPDM模型在勘探開發主庫建設中的應用研究［J］.中國信息界，2012（10）.

［5］陳哲，馬杰，王菊艷.勘探開發一體化數據模型標準研究與應用［J］.中國石油和化工標準與質量，2013（22）.