基于多元數據融合的陸梁油田生產信息綜合管理平臺的升級與實現

摘要：陸梁油田生產信息綜合管理平臺自建成以來，通過不斷升級，融合了多源數據，對同一生產現象從不同視角、不同維度進行解析，提高數據完整性、可靠性的同時，從更深層次上揭示數據之間內在聯系和模式，充分發揮數據在生產要素配置中的優化集成作用，為課題研究、生產指揮提供更全面的數據支持。以感知、互聯、數據融合為基礎，統籌新區上產、老區穩產、措施增產、管理促產，實現生產過程的實時監控、智能診斷、自動處置和智能優化。推動單井治理向油氣藏整體治理轉變，明確提升方向，推動油氣行業向更高效、智能化和可持續發展的方向前進。

關鍵詞：陸梁油田；可視化；KTGIS；WEBGIS；數字孿生

一、前言

陸梁油田生產管理涉及眾多復雜環節，傳統的生產管理方式往往難以實現對這些環節的有效監控和協調。從業務應用的緊迫性和現有技術的成熟度方面，建設基于資源共享化、需求快速響應、持續運營的集數據采集、數據處理、報表展示、可視化分析、地理信息、數字孿生、權限管理等于一體的生產信息綜合管理平臺。以一套數據、一個平臺、N個應用場景為建設思路，基于大數據形成“1+1+N”的產品，以用戶為中心，從多場景、多維度展示數據應用效果，實現一套數據，千人千面。

二、建設原則

隨著信息技術的迅猛發展和油田生產規模的持續擴大，數據已經成為一種寶貴的資源。不同來源、不同類型的數據蘊含著巨大的價值，但如何將這些數據有效地融合并發揮其最大作用，成了一個亟待解決的問題。為此，多元數據融合的建設顯得尤為重要，而為了確保融合過程的高效與安全，需遵循以下原則：

（一）平臺多元化原則

在平臺升級與實現過程中，不斷采用數據融合、大數據處理、可視化展示、WEBGIS、數字孿生等技術，確保通過各種技術手段，多角度、多層次的挖掘業務需求，提高平臺的輔助性與全面性[1]。

（二）數據融合性原則

基于統一標準，打造平臺技術基石。為了實現這一目標，設計統一的數據標準和規范，包括數據格式、數據接口、數據傳輸等各個方面的標準化，確保不同來源、不同格式的數據能夠無縫對接和融合，同時，采用數據清洗和轉換技術，消除數據間的冗余和沖突，提高數據的準確性和一致性[2]。

（三）業務導向原則

平臺的升級與實現緊密圍繞陸梁油田的業務需求，深入了解陸梁各業務科室工作特點和發展需求，根據業務場景和需求來設計和優化平臺功能，確保平臺能夠真正解決陸梁油田在數據管理、業務分析、輔助決策等方面面臨的問題。

（四）持續更新原則

多元數據融合是一個持續的過程，隨著技術的不斷發展和數據的不斷積累，平臺需要具備良好的可擴展性和可維護性。在升級與實現過程中，采用模塊化、松耦合的架構設計，方便后續的功能擴展和性能提升。同時，建立完善的維護流程和規范，確保平臺能夠方便地進行日常維護和故障處理。

三、平臺架構

平臺采用SpringBoot+VUE3實現前后端分離，從上至下依次為展示層、決策層、應用層、KTGIS地圖引擎、服務層、數據融層和基礎設施層。這種分層設計使得平臺各層之間職責明確，便于維護和管理（見圖1）。

（一）決策層

通過平臺提供的各種數據和信息做出合理的決策，實現平臺的建設目標。

（二）應用層

應用層是用戶與平臺交互的接口，是平臺用戶最終操作的功能模塊，負責處理用戶請求、實現業務邏輯、與數據庫和其他服務進行交互。業務人員可以進行流程處理、數據查詢、分析、可視化等操作，并獲取平臺提供的決策支持信息。本次平臺升級主要包括數據采集的優化開發、數據融合服務的優化開發、數據可視化完善開發、地理信息綜合展示應用、數據綜合治理服務的完善、日月報一鍵生成、物聯網設備實時監控。

（三）KTGIS地圖引擎

采用克拉瑪依天地圖有限公司自研的地圖引擎，通過空間網格引擎和動態處理技術，如RPC糾正、動態增強和波段合成等對多源異構遙感數據進行集成，以時空網格數據組織為核心，將數據管理、數據入庫、數據服務一體化集成，模仿影像組織方式（金字塔）進行動態生成相應的矢量切片，達到單一要素的控制，實現地圖渲染、空間查詢、路徑規劃、地理編碼等，從微觀到宏觀，多源數據融合構建立體地理信息系統。

（四）服務層

負責處理業務邏輯和數據轉換的中間層。它位于數據訪問層（或稱為持久層）和展示層（或稱為用戶界面層）之間，負責將表示層傳遞的請求轉換為數據訪問層可以理解的指令，并將處理結果返回給表示層。服務層將業務邏輯封裝成獨立的服務，使得業務邏輯與數據訪問和表示層解耦，提高了系統的可維護性和可擴展性；將表示層傳遞的數據轉換為數據訪問層可以理解的格式，同時將數據訪問層返回的數據轉換為表示層可以理解的格式，實現了數據在不同層次之間的轉換；對請求進行身份驗證和授權，確保只有合法的用戶才能訪問系統資源，保障系統的安全性。本次平臺升級主要包括文件服務、報表服務、數據服務、工作量引擎、檢索引擎、視頻服務等[3]。

（五）數據層

負責數據存儲、數據訪問、數據管理和數據安全，對來自不同數據源的數據進行清洗、對齊、關聯等操作，生成高質量的數據融合結果。

四、平臺技術路線

在升級與實現過程中，制定明確的技術路線，以確保平臺建設的順利進行和高效完成。以下是本次平臺建設的技術路線詳細介紹。

（一）數據湖的設計與應用

數據湖整合、存儲和拓展現有業務數據，同時回存綜合研究生成的成果數據。實現對多源、異構數據的統一存儲，并根據不同業務的需求建立面向業務主題的數據服務、面向分析報表的數據服務、面向決策分析的數據服務以及面向智能化應用的數據服務，從而從多維度上實現業務應用的數據支撐[4]（見圖2）。

（二）地理信息（KTGIS）技術應用

通過KTGIS的應用，實現地理信息的在線應用（見圖3），以二三維一體化為目標，實現5大應用功能，具體如下：

（1）多元數據融合

通過自定義坐標系轉換算法，無縫掛接常見地圖引擎和互聯網地圖數據，如：高德、百度、騰訊、Supmap、Arcgis等，不同格式數據統一發布，從微觀到宏觀，多源數據融合構建立體地理信息系統，解決不同地圖引擎間的數據壁壘問題。

（2）分布式免切片影像服務引擎

通過空間網格引擎和動態處理技術，如RPC糾正、動態增強和波段合成等對多源異構遙感數據進行集成，以時空網格數據組織為核心，將數據管理、數據入庫、數據服務一體化集成，解決影像數據快速發布問題。

（3）矢量切片和前端渲染

通過模仿影像組織方式（金字塔）進行動態生成相應的矢量切片技術，根據用戶請求的視圖范圍和縮放級別，達到單一要素的控制，實現對圖層風格的定制化渲染需求。解決前端快速加載及瀏覽圖像的問題。

（4）空間數據管理

通過建立統一的注冊、管理、配置、渲染等技術，基于多源異構的海量時空數據，支持關系型、NoSQL 型等結構化和非結構化數據的混合存儲，解決不同數據格式的無縫集成及靈活使用的問題。

（5）數據加密與安全保護

通過AES加密算法技術進行數據存儲，二進制格式進行數據傳輸，采用混淆和擴散，抵抗統計密碼分析，解決數據安全問題。

五、平臺成果

經過一系列的設計、開發與實施工作，基于多元數據融合的陸梁油田生產信息綜合管理平臺已經成功升級并實現。本次平臺升級與實現取得了顯著的成果，以下是對平臺成果的詳細展示：

（一）功能豐富、操作便捷的應用界面

平臺升級后，應用界面得到了全面優化，提供了更加直觀、簡潔的操作界面。業務人員可以通過友好的界面進行數據的查詢、分析、可視化等操作，輕松獲取所需的信息。具體完成了注水管理、清防蠟管理等可視化展示[5]。

（二）高效的數據融合與處理能力

平臺采用先進的數據融合算法和技術，將來自不同來源、不同格式、不同維度的數據進行有效整合，形成統一的數據視圖，實現了對多源數據的高效融合處理。通過數據清洗、對齊、關聯等操作，包括地質勘探數據、油井生產數據、設備狀態數據、環境監測數據等，平臺提取出有價值的信息和特征，為業務人員提供高質量的數據支持。此外，平臺還具備強大的數據處理能力，能夠對海量數據進行快速、準確的處理和分析，最終對陸梁開發庫與自動化庫進行優化和完善。

（三）穩定可靠的系統性能

在平臺升級過程中，對系統的硬件和軟件進行了全面優化和升級，提高了系統的穩定性和可靠性。平臺采用了負載均衡、容錯機制等技術手段，有效防止了系統崩潰和數據丟失的風險。同時，平臺還建立了完善的監控和預警機制，能夠及時發現并解決潛在的問題，確保平臺的穩定運行。

（四）靈活可擴展的架構設計

本次平臺升級采用了模塊化、松耦合的架構設計，使得平臺在功能擴展和性能提升方面具有較高的靈活性。隨著業務的發展和數據的增長，平臺可以方便地添加新的功能模塊和擴展節點，滿足未來業務的需求。同時，平臺的可維護性也得到了有效提升，方便了日常維護和故障處理[6]。

（五）顯著的業務效益提升

通過平臺的升級與實現，陸梁油田各科室在數據管理和分析方面取得了顯著的效益提升。平臺為各科室提供了更加準確、全面的數據支持，幫助業務人員更好地了解生產趨勢和業務情況，優化業務決策過程。同時，平臺還提高了陸梁油田的數據處理效率和響應速度，降低了人員成本，提升了業務人員的工作效率。

綜上所述，本次平臺升級與實現取得了顯著的成果。平臺在功能、性能、穩定性、可擴展性等方面都得到了顯著提升，為陸梁油田作業區提供了更加優質的數據管理和分析服務。未來，將繼續優化和完善平臺功能，為陸梁油田的持續發展提供更加有力的支持。

六、預期前景

多元數據融合的預期前景非常廣闊且充滿潛力。這種融合技術能夠將來自不同數據源、不同格式的信息進行有效整合，形成全面、準確的數據視圖，從而幫助陸梁油田實現更高效、更智能的生產和管理。首先，在生產管理方面，多元數據融合技術能夠提升數據共享和協同能力，幫助陸梁油田實現精細化管理。通過實時監測油井、設備、管道等關鍵設施的運行狀態，及時發現潛在的安全隱患和故障，從而確保生產的穩定性和安全性。同時，基于數據的分析和預測，企業還可以優化生產方案，提高生產效率，降低運營成本。其次，不斷的數據清洗與校對，提升了數據質量，在油田行業中，這些數據資源包括油井生產數據、設備運行狀態數據、各種措施類數據等。這些數據資產具有虛擬性、共享性、時效性、安全性、交換性和規模性等特點，是陸梁油田進行決策、優化生產、提高效益的重要基礎。此外，多元數據融合還有助于推動油田企業的數字化轉型。通過構建數字化油田模型，實現對油田生產過程的全面監控和智能化管理。這不僅可以提高企業的信息化水平，還可以為企業的決策提供科學、準確的數據支持，實現運行狀態實時反映、關鍵信息及時推送，將管理模式從傳統的“被動監管”轉向“主動發現”，輔助廠、區、站三級管理者全方位了解生產現狀，為生產指揮提供決策支持，推動陸梁油田生產行業的轉型升級和可持續發展。

參考文獻

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[4]喬森.大數據在智能油田中的應用分析與研究[J].內江科技，2024，45（02）：13-14.

[5]蘇運霖.《計算機程序設計藝術（第4卷）》譯后感[J].計算機教育，2006（06）：79-80.

[6]楊璇.基于構件的企業信息系統架構模式的研究與應用[J].新疆大學學報（自然科學版），2009，26（01）：111-114.