中国石油勘探开发信息化系统架构的优化方案及解决措施——以大港油田为例

朱正平，潘仁芳，马 杰，李功权，么景臣，陈 哲

（1．长江大学地球科学学院，湖北武汉 430100； 2．中国石油大港油田公司信息中心，天津大港 300280； 3．哈里伯顿国际公司北京办事处，北京 100004）

中国石油勘探开发信息化系统架构的优化方案及解决措施
——以大港油田为例

朱正平1，潘仁芳1，马 杰2，李功权1，么景臣3，陈 哲2

（1．长江大学地球科学学院，湖北武汉 430100； 2．中国石油大港油田公司信息中心，天津大港 300280； 3．哈里伯顿国际公司北京办事处，北京 100004）

中国石油勘探开发应用系统是基于各专业纵向发展、相互独立开发的，在统一、规范的勘探开发信息化系统上难以直接运行，系统应用效率低．基于勘探开发信息化系统架构中存在EPDM数据模型覆盖面不够、综合应用层共享程度低、针对性差、数据传输与同步工作量大等问题，分析系统架构制约因素，提出优化方案和关键技术：利用异构数据库集成技术，以中心主数据库模型扩展为基础，搭建逻辑中心主数据库层，分析并制定应用系统集成及接口开发技术和框图．大港油田现场应用表明：系统架构优化方案丰富了服务总线的应用组件，能够满足油田科研信息化生产需求．

勘探开发信息化；系统架构；数据模型；优化方案；数字油田

0 引言

信息化建设是提高竞争力、获得更大收益的有效手段之一，也是全球石油公司的研究热点．美国前副总统戈尔提出“数字地球”概念，引发全球石油及能源服务公司的关注［1—2］．国外石油公司在无线遥感、现场实时传输、随钻录井及随钻测井等领域［3—6］取得进展，对提高油田工作效率、降低油气生产成本等起重要作用［7—11］．我国石油公司也推进油田信息化系统建设［3］，中国石油大庆油田有限责任公司率先提出“数字油田”概念［4］，开展数字油田信息化建设纲要设计，制定“十一五”油田信息规划纲要［5—6］．勘探开发信息化系统是“数字油田”建设的重要组成部分．

我国勘探开发信息化系统架构是中国石油按照信息技术总体规划，建立覆盖全油田的规范、统一、安全、高效的勘探开发数据管理服务体系，符合国际通用标准的一体化数据模型．该系统架构以勘探与生产技术数据管理系统（简称“A1系统”）和油气水井生产数据管理系统（简称“A2系统”）数据库为主数据库层，连接数据源层和综合应用层，规范工作流程，实现勘探开发一体化，提高业务规划与决策的科学性．基于中国石油勘探开发数据模型（Exploration Production Data Model，简称EPDM）构建的A1、A2系统数据库难以覆盖勘探开发应用过程中所有数据类型，需要根据各油田实际业务需求不断完善；基于EPDM的勘探开发信息化应用系统及接口开发不够完善，影响系统应用效率，有必要调整与优化现行系统架构，以满足油田实际应用需求．

1 系统架构

自2002年，中国石油在各油田公司构建A1、A2系统数据库，为建设数字油田起到较大推动作用．在分析中国石油各油田公司现状与需求、借鉴国际石油公司信息化建设实践及行业发展趋势基础上，该系统数据库形成中国石油A1、A2系统数据库架构设计方案，成为我国现行勘探开发信息化建设的主流架构设计方案［12］．该设计方案划分为数据源层、专业数据库层、主数据库层及综合应用层4个层次（见图1）：

图1 勘探开发信息化建设系统架构Fig．1 System frame diagram of exploration development informationization construction

（1）数据源层：根据数据属性对数据分类，为系统存储作准备；负责现场数据的录入、实时传输和质量控制．在已有专业数据库基础上，根据数据采集标准，准确、及时、高质量地采集油气田勘探开发过程中产生的数据，保证数据项与数据源映射的唯一性，同时要求不能拆分同一业务活动的数据集，且源数据集不能跨业务单元；数据库输入信息必须通过质量检测机制，数据质量审核后存入相关专业数据库．

（2）专业数据库层：为主要数据库存储层，用户主要是油田公司各二级单位科研和管理人员．支持油田公司各采油厂级、专业服务公司进行各专业数据的采集、管理和应用，支撑各自专业应用系统研究；分析、加工和整理专业数据库中的数据后，按要求定期传送到主数据库．

（3）主数据库层：以统一的数据库模型技术和集中的数据存储策略为指导，建立油田级的勘探开发一体化主数据库，保护各类高质量、高价值的数据，同时为综合应用层提供数据源．

（4）综合应用层：以满足油田业务需求为目标，通过对数据信息进行加工、分析与处理，构建油田地质和油藏模型；根据实时数据及时作出更新，指导业务人员开展日常勘探生产研究任务．

以构造解释为例（见图1），箭头表示数据流．首先将现场采集的勘探基础数据（钻井、录井、测井、试井等）和地震数据体等按专业需求初步加工、整理后传输到各专业数据库；然后对从专业数据库中提取的勘探基础数据和地震数据体等进一步加工、整理，同步传至统一数据模型的A1、A2系统数据库中，搭建勘探开发一体化研究数据平台层；最后通过自定义接口工具或工区备份恢复模块（OpenWorks工区）为各专业应用软件（如GeoFrame、OpenWorks）分发测井曲线、地质分层、地震数据体等数据，并审查构造解释成果数据（如断层、层位、构造图等），更新至A1、A2系统数据库中．

该系统架构方案侧重于数据源层、专业数据库层和主数据库层的建设，对基于A1、A2系统的应用层研究相对较少，除了对基于A2系统数据库动态查询的水晶报表和基于静态综合查询与浏览的PE系统应用外，对其他系统应用仍独立运行在各专业数据库上，难以兼容和共享．因此，需进一步扩展开发综合应用层功能，使其满足业务需求．

2 制约因素

（1）EPDM限制综合应用层对数据类型的要求．EPDM是以石油技术开放标准联盟（Petrotechnical Open Standards Consortium，简称POSC）制定的Epicentre模型为标准，兰德马克公司的工程数据模型（Engineering Data Model，简称EDM）和中国石油工程数据模型（PetroChina EDM，简称PCEDM）为基础，根据A1、A2项目规范要求，吸收中国石油勘探开发数据模型（PCDM）成果，涵盖勘探开发业务的一体化数据模型．

EPDM是将勘探开发业务数据经加工、重组、集成后的一体化数据模型，主要由基本实体、地球物理、钻井、地质录井、测井、试油试采、样品实验、地质油藏及生产测井等部分组成，包括173张数据表和4 355个数据项．为降低数据冗余，以致缺少部分关键过程及成果数据，使数据模型存在一定局限性．以地球物理应用为例，EPDM主要包括重力、磁法、电法、化学、放射性、地震勘探等地球物理勘探方法获取的工区、工程施工、野外采集等基础数据，但没有纳入构造解释层位、断层线及构造等值线等关键数据，应用时需要对模型进一步扩展．

（2）应用系统共享程度低、缺乏针对性．首先，中国石油各油田公司已建立较为成熟的勘探开发专业数据库，并基于各专业数据库开发相应的应用系统，但无法直接运行在逻辑中心主数据库上，应用系统间的共享和沟通程度不高，不能为油田的决策提供全面信息咨询服务．其次，从数据流的角度，不同系统应用对数据提取、分析、加工和返回，以及对数据交互性的要求存在较大差异，如数据浏览、查询等任务需要访问广泛数据类型，对交互性要求不高；地震解释等专业应用需要很强的交互性操作，应用过程依赖于频繁的交互式数据流．对系统应用任务缺少针对性分类，导致出现数据交换层的任务需求对某些研究任务亢余，对另外研究任务不够的现象．

（3）数据接口开发包缺乏统一标准．在现有勘探开发信息化系统中，连接主数据库层和综合应用层的主要接口工具为PowerExlore和OpenSpirite，智能化程度不高，两个层次间数据传输主要采用2种方式：由PowerExlore和OpenSpirite通过传统的数据标准格式的导入导出形式，如GeoFrame、Jason等成熟商业软件，相当于增加中间处理过程，间接完成数据传输任务；与A1、A2系统数据库有类似数据模型的OpenWorks综合解释平台，可以通过软件中内置工区备份恢复模块操作完成，可减少部分工作量，但难以达到智能化要求．

3 优化方案和关键技术

在制定优化方案时，在现有系统架构基础上，针对制约因素加以改进和优化，进而提出优化方案：（1）构建全面、统一的勘探开发一体化数据库；（2）构建分类合理、与数据库层真正分离的综合应用层；（3）实现异构数据库的互连互通．

相应优化方案采取4项关键技术：（1）勘探开发一体化数据模型设计与扩展；（2）异构数据库的解析与映射；（3）企业应用系统集成；（4）应用系统接口开发．其中（1）和（2）的实现是优化方案的主要技术环节；（3）和（4）是在数据库建设基础上，构建分类合理且与数据库真正分离的综合应用层的主要途径．

3．1 数据模型设计与扩展

数据模型设计与扩展是以业务需求为驱动，在EPDM基础上，以POSC为标准，结合相关业务知识，提取业务需求的逻辑内涵，确定模型设计的表空间和结构．对比模型间的差异，根据模型的业务需求研究设计与扩展方案，进而进行模型的扩展．

以地球物理业务为例，数据模型设计与扩展包括：

（1）业务需求分析．根据工作原理不同，地球物理勘探方法分为化学、磁法、电法、地震、重力和放射性勘探等，通过地球物理勘探方法从不同角度获取地层物理信息，利用相应的地球物理研究方法对地层信息进行分析、处理、反演和解释，进而确定地下构造和油气分布规律．

（2）模型对比分析．原EPDM描述地球物理专业各数据表之间的实体联系，以工区表为主表，仅存储工区、工程施工和野外采集等基础数据，其中“工区，ID”字段是工区名称唯一标识码，与其他子表的工区码构成工区联系．必须先在主表中存入工区数据，然后各子表才能存入对应工区的相关数据（见图2），缺少地球物理方法的解释成果信息．由于地震勘探是地球物理研究的重要手段，应增加地震解释成果数据．

图2 扩展前的地球物理基本实体模型Fig．2 Model of geophysics base entity before extension

（3）模型扩展方案．增加地震解释成果数据，如区域地质反射层、地震解释层位、解释断层线和解释等值线等．其中，“区域地质反射层”属于区域性的地质层位数据，应扩展至“地质油藏”下的“区域地质”包中，做为“地质单元”的子表；“地震解释层位”应扩展为EPDM中“地震解释成果基础数据”和“区域地震反射层”的子表；“地震解释断层线”、“地震解释等值线”应扩展为“地震解释层位”的子表，扩展方案见图3．

图3 扩展后新增的地球物理表模型Fig．3 Added table model of geophysics base entity after extension

3．2 异构数据库解析与映射

各专业数据库实体的模型类型不同（如Oracle、SQL Server等关系型数据库模型），主要数据库存储结构差异较大，为典型的异构数据库系统．为实现专业数据库系统集成，建立勘探开发一体化中心主数据库，采用实现方式：（1）构建实体中心主数据，通过开发数据迁移接口并定时自动执行接口程序，实现数据自动化迁移同步；（2）构建虚拟中心主数据库，通过建立基于元数据模型的异构数据库的映射关系，实现异构数据库集成［13—14］．文中采取第（2）种方式实现专业数据库集成．

根据映射层次不同，映射关系分为模式层对应关系、表间对应关系和字段间对应关系，实现过程包括：（1）确定映射源数据库与目标数据库，将逻辑中心主数据库设定为目标数据库，将A1、A2系统数据库及其他各专业数据库设定为源数据库；（2）确定表级映射关系，即目标数据库中的表与源数据库中的表的对应关系，是以元数据的形式存储在目标数据库中，主要描述目标表与源表的映射模式和映射规则公式；（3）在表级映射基础上，进一步细化映射关系，确定字段间映射关系［15—17］．以分析化验系统应用中压汞法毛管压力曲线测定数据为例，描述异构数据库的解析与映射过程：

（1）确定映射模式：源数据库为分析化验专业库，目标数据库为逻辑中心主数据库．

（2）确定表级映射：源数据库的映射表为压汞法毛管压力曲线测定数据表（AJHW05—1），目标数据库的映射表对应为样品数据表（SE—SAMPLE—DATA）、样品分析项目数据表（SE—SAM PLE—ANALY—SIS—PROJ）和样品分析指标数据表（SE—SAMPLE—ANALYSIS—IDX—DATA）．

（3）视图定制与实现：首先建立源数据库与目标数据库中表的字段级映射关系，然后根据映射关系，定制3张和目标数据库的映射表对应的视图（V—SE—SAMPLE—DATA，V—SE—SAMPLE—ANALYSIS—PROJ和V—SE—SAID—GAS—WATER）；通过编程完成字段级映射关系．主要字段属性包括样品编号、压力点号、毛管压力、汞饱和度、退汞饱和度、饱和度增量、累积进汞量、孔隙半径和J函数．如实现退汞饱和度（字段属性）字段映射的SQL语句为：

3．3 企业应用系统集成

现行企业应用系统彼此独立，业务应用缺乏联系，为实现应用系统向集成性、综合性转变，要求集成并连接现行应用系统，共享信息和业务处理应用，延长生命周期．

面向服务的架构（Service Oriented Architecture，简称SOA）是一个开放、可扩展、可组合的分布式软件架构模型；它通过定义的良好接口和规则，将应用程序的不同功能单元联系起来，是现实企业应用集成的最佳途径．接口定义方式独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言，使异构系统中的服务以一种统一、通用的方式进行交互．

实现SOA模式的企业应用系统集成，主要手段是采用网络服务（Webservice）和企业服务总线（En—terprise Service Bus，简称ESB）．基于ESB的多层SOA应用系统集成模式（见图4），分为系统层、总线层、服务层、业务层和应用集成层．应用系统经过多年维护，内部结构复杂，代码间关系盘根错节，令人难以理解．因此，首先需要从现有应用系统中找出能够作为服务发布的逻辑业务功能，并从相应的应用系统源代码中提取出能够承载该服务业务功能的代码；然后对可重用代码进行清洗、包装和发布服务，实现对提取的可重用的服务及新开发的服务以松耦合的方式进行集成，并以服务总线的形式，通过业务流程分析实现对现有应用系统的集成改造，以及快速部署新的应用系统．

图4 基于ESB的SOA多层架构应用系统集成模式Fig．4 Application system integration model of SOA multi—layer framework based ESB

3．4 应用系统接口开发

数据的有效应用体现在数据库方面，即建立高效的、基于业务需求的视图，视图是业务专家对业务的提炼成果．

在建设逻辑中心主数据库的基础上，应用系统接口开发通过数据库视图和基于视图的WebService方式实现，实现过程见图5．首先，以扩展后的EPDM为目标，以经业务专家提炼的业务需求为主导，创建应用层视图；然后，根据各应用服务组件对数据的个性化需求，通过编程的方式完成数据的个性化数据接口定制；最后，通过WebService方式，以服务的形式发布数据接口，注册到企业服务总线，为应用软件提供数据库访问服务，满足个性化数据需求．

图5 应用系统接口开发框图Fig．5 Diagram of application system interface development

应用系统接口隔离应用软件对数据库的直接访问，通过与元数据权限结合，将用户访问数据的权限控制到字段和记录级别，提高数据服务的安全性，实现从中心主数据库向应用层的数据传输与同步，自动化程度高．

4 优化结果

根据优化方案构建的新的系统架构保留数据源层、专业数据库层和综合应用层，原系统架构中的主数据库层优化为逻辑中心主数据库层（见图6），数据源层基本维持原状，主要优化结果：

图6 优化后的勘探开发信息化建设系统架构Fig．6 Optimized system frame diagram of exploration development informationization construction

（1）专业数据库层：将A1、A2实体数据库纳入专业数据库的组成部分，保持A1、A2系统数据库与各专业数据库之间的数据传输与同步不变，各专业数据库仍作为初步加工后源数据的存储层；A1、A2数据库作为经过验证和分析研究后的高质量静态资产数据存储层、动态数据存储层．

通过应用系统集成的方式将各专业数据的应用系统集成到综合应用层，专业数据库层仅承担数据的存储、读取和管理等功能，实现与应用服务层的真正分离，提高数据管理的可操作性和工作效率．

（2）逻辑中心主数据库层：包含油田勘探、开发各专业全部业务数据，提供严格数据规范、自动集成、自动分发、统一管理、集中存储、个性化发布的一体化的解决方案．为勘探开发业务专家和应用软件提供“一站式”数据服务，使油田勘探开发业务的一体化管理与研究成为可能．分为统一标准的数据接口开发包SDK、异构数据库库整合及勘探开发一体化数据模型3个层次，分别对应关键技术（1）、（2）和（4）．

逻辑中心主数据库层实现数据库层与综合应用层的无缝链接与智能传输功能，是数据服务与应用服务分离的核心组件，向下通过异构数据库互连互通技术，实现逻辑中心主数据库与数据库层各实体数据库的无缝链接和数据库整合；向上通过统一标准的数据接口开发包SDK为各应用软件定制相应的接口程序，实现逻辑中心主数据库与综合应用层无缝链接或智能传输．

（3）综合应用层：综合应用层分为项目研究、动态综合查询与分析、静态综合查询与分析及综合决策应用评价系统等部分．

项目研究部分继承现有A1项目研究环境；动态综合查询与分析部分集成现有水晶报表等系统；静态综合查询与分析部分主要来源于专业数据库的应用功能，通过应用系统集成研究，将各专业数据库的应用功能模块迁移到综合应用层，在平台架构下整合现有功能模块，并针对业务需求，开发和完善新的功能模块；综合决策应用评价系统是综合应用的最高层次，是在动、静态综合查询与分析和项目研究的基础上，不受数据库、应用软件及时间地点限制，供勘探开发研究和决策管理人员随时随地进行井位部署、开发方案设计等，进一步完善和加强综合应用层功能．

5 现场应用

大港油田结合油田开发需求和现有数据库应用系统现状，充分整合现有资源，优化现有勘探开发信息化系统架构，初步实现“一个中心、两条主线、三个层次”的勘探开发信息化系统架构．一个中心即逻辑中心主数据库，逻辑集成油田现有钻井、录井、测井、试油、分析化验等12个专业数据库．两条主线即数据总线（数据接口开发包、异构数据库解析与映射）和服务总线（应用模块组件），其中，数据总线对12个专业的模型及EPDM模型进行全面映射和管理，包括模型映射、模型升级、代码管理等功能；服务总线以中心主数据库为基础，采用数据库视图和WebServices接口实现．三个层次即专业数据库层、逻辑中心主数据库层和综合应用层．

通过实施勘探开发信息化系统架构优化方案，实现大港油田原有应用系统的改造升级，如油藏开发效果评价与动态分析、单井措施地质送修设计与管理软件系统、开发井地质设计管理系统、储层损害矿场评价软件等24套应用系统，全部基于新架构下的服务总线实现．

基于优化后系统架构的应用不受部门及数据库限制，研究人员使用现有应用模块的同时，可任意调用其他应用模块；研发人员可开发出基于逻辑中心主数据库新的应用模块，丰富服务总线的应用组件，提高大港油田科研水平和生产效率．

6 结论

（1）分析中国石油勘探开发信息化系统应用现状，基于A1、A2数据库的系统架构受现有模型设计限制，难以满足勘探开发信息化业务要求；基于A1、A2数据库开发的应用平台与其他应用平台的接口模块开发不足．

（2）在保留原中国石油数据源层、专业数据库层和综合应用层，将原系统架构中的主数据库层优化为逻辑中心主数据库层的基础上，逻辑中心主数据库模型将现有A1、A2数据库作为高质量资产数据库加以应用，避免数据库的重复建设，克服系统对现有A1、A2数据库的依赖，实现应用层与数据库层的分离．

（3）开发连接逻辑中心主数据库和综合应用层标准统一的数据接口模块，实现数据快速、高效和智能传输．

（4）对应用模块分类、整合和迁移，实现应用模块的集中管理，在继承现有研究成果的同时提高综合应用层的运行效率．

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TP311

A

2095—4107（2013）05—0109—09

DOI 10．3969／j．issn．2095—4107．2013．05．016

2013—04—27；编辑：张兆虹

朱正平（1980—），男，博士研究生，主要从事数字油田方面的研究．