油田數據倉庫建設與應用

王聰

摘要：隨著油田水平的不斷提高，數據在“數字油田”建設中的價值與意義逐漸凸顯。本文闡述了數據倉庫的定義，分析了油田數據倉庫的特點，并從數據倉庫建設范圍、數據倉庫功能設計兩方面探討了油田數據倉庫建設。重點從源數據層建設、數據整合層建設、數據倉庫管理層建設和數據應用層建設，以及數據庫安全建設、數據庫共享機制建設六個方面，詳細進行了數據庫建設研究，以期促進油田大數據的深入發展。

關鍵詞：油田;數據倉庫;信息化;應用

數字油田的基本概念和發展方向就是將涉及油氣經營的各種資產，通過數據采集、數據解釋與模擬、提出并評價各種選項、執行等。石油企業是一個多學科、多專業相互配合、相互滲透、協同攻關的知識、技術密集型企業，通過數字油藏、動態性、實時性、虛擬化油田和協同工作環境等方面展望，油田數據庫的應用前景廣闊。構建一個以數據倉庫系統為核心的綜合數據資源中心、并提供統一的數據服務能極大提升油田應用的信息化水平，因此，完善油田數據資源中心的建設至關重要。

1數據倉庫庫概述

1.1數據倉庫定義

數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的和隨時間變化的數據集合。它以傳統數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段，以統計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法，以人工智能作為挖掘知識和發現規律的科學途徑，通過對原有數據進行抽取、轉換、加載形成真實、全面、統一的數據。因此，構建一個以數據倉庫系統為核心的綜合數據中心平臺能大大提高油田應用信息化水平。

1.2油田數據倉庫特點

油田數據倉庫系統需具備統一性、敏捷性、實時性和協同性等基本理念。因此，油田數據庫系統應具有以下特性。

（1）油田數據倉庫具有統一的規則（如標準、接ISI等），這是建設油田軟件系統平臺的基礎，在此基礎上方可支撐敏捷性、可擴展性等其他基本要求。

（2）油田數據資源中心還應具備良好的敏捷性和可擴展性，以快速企業經營環境的變化做出反應，并適應企業新的應用開發與部署。

（3）油田數據資源中心將油氣整個勘探與開發過程設計為實時處理，并滿足不同專業的工程師均能動態、快速地獲取及共享數據信息，并及時掌握和控制油田全部生產過程和經濟活動。

（4）油田數據庫系統需具有協同性，其所創建的資源共享環境，應滿足企業管理專家和專業技術專家方便靈活的協同工作。

2油田數據倉庫建設與應用

2.1油田數據倉庫建設范圍

構建油田數據中心涉及海量數據信息，既包括歷史數據，又包括油田生產實時監測數據。數據倉庫的建設應該支持油田生產經營的各個方面，包括地質勘探、油藏分析、油氣運輸、經營管理等。采用分層結構“自底向上”構建數據中心平臺，系統數據流程為從源系統抽取數據，進行數據轉換后加載數據倉庫中，然后由多維分析工具多層次分類成有效信息，與數據挖掘工具有機結合，最后通過可視化工具將分析結果呈現給用戶。

2.2數據倉庫功能設計

結合油田生產實際情況，整個數據倉庫的總體架構共分為源數據層、數據整合層、數據倉庫管理層以及數據應用層4部分。

2.2.1源數據層建設

源數據層主要是油田各業務系統數據庫;油田業務涉及到多方面的數據源，如勘探數據、地質數據、油氣運輸數據等。此外還要考慮很多外部數據源，如物料價格等。所有這些數據存儲在不同區域、不同部門的異構數據庫中。源數據層收集、統計這些異構數據庫，并明確各個數據庫數據的具體用途，進行數據來源信息的登記管理。

2.2.2數據整合層建設

數據整合層進行數據的抽取、凈化、轉換等操作，并將處理后的數據加載到數據倉庫;數據處理是一個存儲區，裝載維度表和事實表，為輸出到數據集市做好準備。由于各個數據源采用的組織形式和操作系統平臺的不同，可能造成數據不一致的問題，因此在構建數據倉庫時必須用數據遷移工具通過專門的數據接口對數據源進行提取、轉換、清潔，然后按照一定規則集中到數據倉庫中，從而保證數據的一致性。

2.2.3數據倉庫管理層建設

數據倉庫管理層負責數據倉庫和數據集市的管理與維護。數據倉庫實現對預測主題和信息的存儲與綜合;預測執行完成后的結果存儲在數據倉庫中，形成決策信息庫。如探井隨鉆分析，就可以把隨鉆分析的決策點信息存入到數據倉庫中，和其它已存入數據倉庫的地質數據信息進行綜合分析，得出最優的鉆井設計方案，提高生產措施的有效率。引入數據集市是因為通過將數據倉庫和數據集市分離的方法，可以使數據倉庫集中精力解決數據整合和清理等問題，而數據集市則致力于為特定的決策過程提供服務。數據倉庫在數據源和直接面對決策支持過程的數據集市之間形成了一個緩沖，數據集市可以面向一個優良的數據倉庫來建設，數據源的變化可以不直接影響到數據集市。

2.2.4數據應用層建設

數據應用層通過數據挖掘工具和聯機分析處理工具，完成用戶的決策處理任務;并通過問題的分析與綜合、查詢分析、管理維護等方式實現用戶與系統的動態交互。建設數據倉庫的最終目的，是讓油田業務系統的管理人員能夠方便地使用數據倉庫這一集成的決策支持環境以獲取有價值的信息，從而能對油田實際生產提供對策支持。因此，數據應用層要求提供界面友好、功能強大的交互界面?？紤]到油田先進的局域網絡，基于數據中心采取B/S方式，通過Web服務器為各客戶端提供服務。

2.3數據倉庫安全建設

數據倉庫的管理者需要解決法律與政策、行政監管、合理組織以及攻克技術挑戰，在隱私權保護、信息安全以及數據流動之間在定制功能時進行利益權衡。持續深化數據庫云計算平臺建設與應用，不斷加強信息技術的應用建設，建設集中統一的數據中心和信息技術網絡資源，在此基礎上構建數據庫的安全治理體系建設，實現大數據的有效聚合，保障數據安全，為智能油田大數據分析和業務共享服務提供有力支持。

2.4數據倉庫共享機制建設

數據庫共享數據應當應用一致的標準框架。制定油田大數據的共同標準，這是收集、鏈接、共享和分析不同數據集合的關鍵元素。智能油田大數據仍需要大量的技術研發來制定嚴格的數據使用標準。但是，目前人們對于智能油田大數據的標準現狀和未來需求，仍缺乏明確清晰的認識。在數字油田中，大數據的分析員經常需要花費一半以上的清理數據，因為有大量的數據是以非機讀或非標準化格式來提供或者收集的，需要進行人工的手動處理。因此，必須制定統一的數據標準，提高數據庫共享機能，避免浪費不必要的人力物力。

3結束語

數據倉庫幫助油田實現設備長周期管理，同時在財務預算、物資采購、工程建設等方面提供了重要的數據支持。智能油田高度依賴深度的數據挖掘和應用，所以開發和提供開放的數據結構和平臺至關重要。綜合數據倉庫建立后，必須推動各相關部門之間的資源共享，為油田生產運行提供技術支持。

參考文獻：

[1]谷巖，馮華.數據倉庫系統中組件的實現技術研究[J].計算機工程與設計，2005（7）.

[2]姜震，黃霞.實時數據倉庫技術的研究[J].計算機系統應用，2007（7）.