引言
“十五”期間，中國石化開展“油田勘探信息綜合應用系統”、“油田開發(fā)綜合業(yè)務信息系統”等14個與油田科研、企業(yè)生產管理等密切相關的信息系統建設項目，推進專業(yè)數據庫建設，取得較好應用效果，然而，隨著專業(yè)應用不斷深化，存在數據源頭不一致、標準不統一、技術平臺各異等情況，造成數據上報不及時、應用共享困難以及安全隱患大等問題，建設油田級數據中心既是油田企業(yè)信息化發(fā)展的方向，也是油田信息化發(fā)展到一定階段的必然要求，“十一五”期間，中國石化開展油氣勘探開發(fā)數據模型標準建設，開發(fā)中國石化勘探開發(fā)數據模型和數據元字典，為數據中心建設鋪平道路。
國際石油公司通過大規(guī)模整合數據資源實現集中化、專業(yè)化管理，1994年，挪威建立世界第一個石油中央數據倉庫；BP、道達爾等石油公司相繼建立公司級數據中心，通過建立統一的數據管理和服務平臺，實現數據的資產化管理和集成應用，新疆油田通過“檔案資料桌面化”、“業(yè)務工作桌面化”、“新疆油田桌面化”3步走戰(zhàn)略及“數據正�；�、“系統集成化”、“生產自動化”3個主題年活動，建成統一的數據中心，完成實體油田和生產過程的數字化。
結合油田企業(yè)應用，中國石化開展油田企業(yè)數據中心建設，提出中國石化油田企業(yè)數據中心總體框架，設計了數據采集體系、數據存儲體系及數據服務平臺的體系結構，在勝利油田進行試點應用，取得良好效果。
1 總體框架
數據的輸入、存儲和輸出貫穿數據全生命周期，油田企業(yè)數據中心功能包括源頭數據采集、數據存儲和數據服務3部分。
油田企業(yè)數據中心建設原則包括：(1)統一采集，統一規(guī)劃源頭數據采集，建立采集規(guī)程，解決多頭采集、層層匯總造成數據不一致、上報不及時及基層工作負擔較重等問題；(2)統一標準，建立數據存儲模型、交換模型等系列標準，解決由標準不一致造成的數據交換、數據匯總分析問題；(3)統一管理，建立覆蓋數據全生命周期及各層級的數據管理體系，解決分部門管理引起的一體化應用數據共享、數據安全問題；(4)統一服務，提供統一數據服務平臺，解決專業(yè)人員收集整理數據困難問題，使專業(yè)人員專心關注數據分析和應用。
根據建設原則，油田企業(yè)數據中心總體框架劃分為3個層次、5個體系，3個層次為數據的采集層、存儲層和服務層；5個體系為數據的采集體系、存儲體系、服務體系、管理體系和標準體系(見圖1)。
圖1 數據中心總體框架
圖2 基于采集體系的數據中心數據庫結構
2 數據體系
2.1 采集
基于數據采集體系的油田企業(yè)數據中心數據庫分為源頭數據庫、數據中心主庫和應用數據庫(見圖2)。
(1)源頭數據庫，是井場、基層隊直接從儀器上自動采集或手工錄入的數據庫，數據采集源點根據計劃要求錄入生產動靜態(tài)數據，同時開展基層基礎信息應用，在源頭數據提交到數據中心主庫之前，需要經過計算機系統規(guī)范性檢查、專業(yè)部門質量把關、信息部門匯總考核等環(huán)節(jié)，對數據進行多級質量檢查，對不規(guī)范數據返回數據采集源點重新錄人，保證數據采集源點唯一性和各采集源點間的一致性，通過對數據采集、傳輸、管理及應用流程進行梳理，制定源頭數據采集規(guī)程，實現數據的全局一致性。
(2)油田數據中心主庫，是數據中心體系的存儲和管理數據的核心，也是油田數據中轉中心，所有歸檔保存在中心主庫的數據，需要經過專業(yè)部門審核和計算系統的質量控制檢查，進入主庫的數據，根據生產需要與二級單位數據同步更新，供二級單位生產管理、科學研究應用。
(3)應用數據庫，包括專業(yè)應用數據庫和項目數據庫，應用數據庫通過數據服務平臺從數據中心主庫獲取需要的數據，供應用軟件進行分析處理，并將最終的結果歸檔保存到數據中心主庫，應用數據庫既是數據的使用者也是數據的提供者。
在數據流轉過程中，通過溝通管理實現對采集過程中存在問題的及時交流；通過標準管理實現多個標準模型的變更管理；通過安全管理實現數據的授權應用、行為追溯；通過規(guī)章制度建立明確采集崗位職責、數據管理分工、數據考核等內容。
2．2存儲
數據中心存儲體系主要針對數據中心主庫進行設計，數據中心主庫將各專業(yè)分公司的源頭數據集中存儲，解決統一數據模型設計、高效海量數據存取及數據安全的問題。
(1)統一數據模型設計，油田數據涉及20多個專業(yè)，集成難度較大，理想目標是建立一體化數據模型，參照石油技術開放標準聯盟(POSC)的Epicentre數據模型，整理各專業(yè)業(yè)務，建立數據元和邏輯數據模型標準；建立模型投影機制，將邏輯數據模型投影到物理數據模型，建立油田數據中心統一數據存儲模型。
(2)高效海量數據存取及數據安全，油田數據中心承擔全油田數據的管理和服務，是油田信息系統應用的中樞神經，考慮系統運行連續(xù)性，在硬件配置上采用2臺SUN M9000作為數據中心的數據庫服務器，通過雙機熱備份，實現基于統一勘探開發(fā)數據模型標準下的安全、高效服務。
油田數據中心應用部署方案見圖3，數據庫服務器分為A服務器和B服務器，A服務器劃分2個分區(qū)，分別部署數據加載和數據服務功能模塊，主要承擔每天油田8萬多條數據的加載任務；B服務器劃分3個分區(qū)，分別部署數據加載、數據服務和元數據管理功能模塊，主要承擔專業(yè)應用數據服務任務，A、B服務器實現實時同步，如果其中1臺服務器出現故障，另1臺服務器馬上啟動相應進程接管服務，全局數據同步采用Oracle的GoldenGate軟件，實現全局3 S數據同步，保證全局數據的一致性。
2．3服務
數據中心服務體系建設主要完成綜合數據服務平臺研發(fā)，實現數據的統一管理、安全授權使用和個性化主題服務，綜合數據服務平臺功能框架見圖4。
圖3 數據中心應用部署方案示意
圖4 綜合數據服務平臺框架
綜合數據服務平臺主要依靠企業(yè)服務總線(EntERPriseService Bus，簡稱ESB)構建共享服務訪問實現，ESB面向應用的公共數據、數據源的數據接口訪問及應用表現組件服務等，對后者的調用提供標準、開放消息機制，通過注冊進行管理，利用簡單的標準適配器和一致的服務接口進行應用(服務)調用和其他組件之間的互操作，滿足企業(yè)的集成需求，主要功能包括服務注冊、服務代理、安全控制、消息機制、服務運行管理等，ESB框架見圖5。
圖5 ESB框架
ESB將相關應用注冊在ESB上，發(fā)布為Web服務，基于ESB的異構服務(Web，Java，．Net，消息等服務)向外部應用系統提供數據服務，滿足對不同開發(fā)架構(J2EE，．NET)、不同應用模式(c／s，B／S)等多應用系統的服務支持，數據接口驅動引擎負責解析按照平臺定義規(guī)范建立的數據接口服務，包括中心庫接口服務、項目庫接口服務、其他應用庫接口服務，文件型數據接口(LAS，SEG—Y)服務，并調度相關服務組件的互操作。
數據服務驅動引擎調度相關服務組件的互操作，包括業(yè)務邏輯服務組件，專題數據服務組件，打包、下載、遷移等功能服務組件，綜合數據查詢和數據打包下載提供按專業(yè)習慣的數據查詢、下載的窗口，根據業(yè)務人員數據需求，數據定制服務以可視化方式實現所需數據集定義，形成新的主題數據服務，主題數據服務按照規(guī)范定義或開發(fā)可以管理的數據服務組件，包括數據訪問、打包、下載、遷移等服務組件。
用戶管理為綜合數據服務平臺提供統一的用戶信息i管理和安全認證功能，使平臺中各項服務能被安全應用，數據可在授權前提下被訪問，在合理范圍內被加載。
數據模型管理描述和管理綜合數據服務平臺中的數據庫和數據文件接口，包括對數據源模型和數據源接口描述，以及注冊數據接口服務，數據源接口按照規(guī)范獨立開發(fā)，并通過數據源管理工具進行注冊、描述和發(fā)布。
數據服務監(jiān)控統計分析登陸綜合數據服務平臺的操作日志，追溯用戶行為，對異常數據應用及時預警。
3 現場應用
中國石化油田企業(yè)數據喇心總體框架在勝利油田完成試點建設，2004年，勝利油田開始開展數據源建設，按照勘探開發(fā)一體化的設計思路，消除數據冗余和重復存儲，建立涵蓋地球物理、地球化學、勘探、井筒工程、分析化驗等6大業(yè)務領域，13項核心業(yè)務的源頭數據采集規(guī)范，數據采集項由原專業(yè)庫的34 000項減少到16016項，隨著油田應用的深化，結合河南、江漢油田的實施，以及海上、氣田業(yè)務的拓展，目前模型能夠支持上游業(yè)務數據26648項，采用平臺化設計、建立源頭數據采集及數據管理的專業(yè)軟件體系和維護體系，實現2233個基層隊源點數據采集，數據日增量近9萬條，勝利油田清洗和加載已有歷史數據，對結構化數據、文檔數據、圖形數據、體數據等數據類型，實現統一數據標準一體化管理，數據總量1億多條，數據中心提供對“地震解釋”、“儲層預測”、“三維地質建�！�、“油藏數值模擬”4大綜合研究主題的OpenWorks、Petrel、Eclipse、Jason等6個大型專業(yè)軟件23個版本的數據準備、數據格式轉換、成果管理等數據服務。
4 結束語
中國石化油田企業(yè)數據中心建設是中國石化推進信息化的基礎工程，源頭數據采集體系已在中國石化油田企業(yè)全面推廣應用，隨著勝利油田數據中心應用的不斷深化及技術完善，其他油田企業(yè)也逐步完成數據中心的建設和應用，在中國石化油田企業(yè)數據中心建設過程中，推進云技術的應用，探索建立區(qū)域化數據服務，通過油田企業(yè)數據中心建設，理順數據采集、傳輸、管理及應用渠道，縮短專業(yè)人員收集整理數據時間，提高跨專業(yè)數據分析應用，促進傳統油田企業(yè)向“知識型”企業(yè)轉型，為油田勘探開發(fā)信息化深化應用奠定基礎。
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