信息系统在海外油气储量管理中的应用

王晓峰 孙 彬 田 欣

中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院 （北京 100083）

为确保科学有效的储量管理，及时、准确地掌握现有油气项目的储量规模和储量动态变化、实现海外资源接替良性循环，急需建立一套石油天然气储量管理系统，该系统既要符合国际规范，又能满足国内及公司内部各部门不同层面的要求，具有功能齐全、技术先进、灵活方便及可扩展性等特点。

1 目前海外储量管理现状

随着中国石油勘探开发策略逐渐的转型海外，以及几年来在海外项目中不断积累经验，目前已经逐步形成了一套符合海外石油勘探开发项目实际，同时符合石油公司要求的储量管理体系。但是随着海外收购项目的不断增多，以及几年来历史数据的不断积累，海外储量管理中的问题逐步显现出来。

1.1 储量基础数据标准不统一

图1展示的是目前储量上报的流程，各项目组整理数据资料，编写储量报告，之后通过各级审核，形成正式报告以及图表图册，现在的储量数据收集汇总就基于这些资料，但是这些因为各项目组所在国家的实际情况不同，储量评估标准不统一，现有的储量管理规范推广难度很大。根据要求，各项目组必须按照SPE标准提供储量数据，但不同项目组研究人员对于SPE标准的理解不一致，导致目前储量管理中获得储量数据的准确性存在问题，储量研究人员大多数时间和精力花费在这些数据的解读和归类上，不利于他们后期的储量数据分析统计工作。

1.2 目前的工作流程不能满足储量管理的需求

随着海外勘探开发业务的不断深入，中国石油企业收购了越来越多的海外项目，这就导致了海外储量管理的工作量逐年增加；同时，储量管理对于原油类型和天然气类型进行了细分，同时加入了非常规储量及资源量。面对日益增加的工作量，目前研究人员只能通过Excel表格的方式手工进行分类汇总，工作效率不高，并且在储量汇总和管理的过程中，一旦出现数据的调整，往往需要将原来的计算结果推倒重算，极大的影响了储量管理人员的效率和工作积极性。

1.3 资料分散，不利于信息的共享与安全

因为现有的数据库系统功能不完善，研究人员的很多工作都是通过Excel表格来完成，这样就导致储量基础数据分散在不同的研究人员的计算机内。一方面这样不利于信息的共享，无法使研究人员在最短时间内获取需要的信息，从而无法深入的进行统计分析工作；另一方面，多数研究人员的计算机存在安全隐患。研究人员基本上通过现有的文档数据库、企业邮箱、共享文件夹、ftp（一种互联网文件传输协议）服务器或移动硬盘等模式进行储量数据、资料信息的通讯、交互和共享，由于软件编织厂商对于信息安全技术并不擅长，不法分子可以通过木马或病毒的手段获取研究人员计算机内的数据[1]。

2 研究方法

对于在不断的与储量项目组成员交流以及实际参加项目中总结发现的这些问题，决定采取理论联系实际的研究方法，一方面查阅国内外关于储量及信息系统开发方面尽可能多的资料信息，对SPE储量标准进行研究和解读，深刻理解SPE储量标准定义及储量划分后的储量级别之间的从属关系[2]，研究目前流行的多种程序设计流程方法、系统架构、数据库建模方式以及安全策略；另一方面，对从各项目组收集的储量、数据进行分析研究，这主要包括历年储量公报以及与储量相关的文档资料；了解储量管理流程，认真进行储量库建库任务的需求分析，图2展示了储量数据库开发的基本流程。这里着重讨论储量数据库模型的设计以及储量数据库管理系统的开发。

图2 储量库系统开发技术路线图

2.1 储量数据库模型设计

W.H.Inmon在他所著的 “Building the Data Warehouse”中提出“数据仓库是面向主题的、整合的、稳定的，并且时变的收集数据以支持管理决策的一种数据结构形式”[3]。一个数据仓库通常是一个分散的数据存储，在其中信息以这种形式存储。数据仓库并不是一次性建设完成的，而是根据企业内部不断改变的需求逐步完善的过程。

选择数据仓库而不是数据库系统，是因为随着石油勘探开发业务的不断深入，研究人员已经不能满足于只是通过数据库快速处理具体的业务[4]，他们需要从大量的历史数据中分析储量的规律性，以发现新的趋势。如果通过数据库系统来进行数据分析的操作，那么必须同时启动大量的数据库表，并且要将这些表中的数据通过一定规律拟合起来，形成针对所有决策问题的数据结构，这是一个非常复杂的过程，并且需要消耗大量的资源，并且决策系统有可能提取其他数据库系统中的数据，这样的数据拟合过程是难以完成的[5,6]。与数据库系统相比，数据仓库对于决策系统具有很大优势，这是因为数据仓库存储的是多维时间段结构的数据，这一数据结构可以为某一时间段内众多事件的定量分析使用。因此，数据仓库的数据是从数据库系统中提取的为特定决策所需要的支持数据，在这些数据的基础上进行分析汇总，得出决策信息。即数据仓库在进行操作的时候，不需要对基础数据再进行汇总储量，从而大大降低了系统的负荷。

图3是在目前储量管理流程的基础上，根据实际需求设计出来的数据库架构模型。原始数据包含2种类型。一种类型是结构化数据，主要是储量数据和参数数据，这些数据可以为将来决策系统及即时联机业务提供数据源。另一种是非结构化数据，主要是项目进行中产生的图表图册和储量报告等文档，这些数据入库后，储量研究人员可以浏览下载。这些原始数据通过数据仓库的抽取、转换与装载功能，进入中心数据仓库。装入中心数据仓库中的数据，不仅有基础数据结构，还包含了从这些基础数据中归纳汇总得来的支持数据。这些历史基础数据和汇总数据，可以为决策系统提供大量的数据源。同时基于数据仓库无法进行即时联机业务的特点，在数据库架构中引入了ODS（Operational Data Store，操作性数据存储）数据库，这个数据库的引入是为储量数据库系统中可能出现的即时数据操作而设计，这主要包括储量库系统基本信息维护、储量资料查询与管理，储量公报管理等。储量研究人员可以通过ODS数据库，对基础数据进行查询和维护，处理后的数据将会和中心数据库中的数据同步更新。在数据库架构设计中，还引入了数据集市的概念，数据集市的引入，很好的解决了分项目研究人员对分项目数据进行查询统计的功能，数据集市比数据仓库更加概括，分别把不同项目的储量数据放入不同的数据集市当中，项目组研究人员进行统计分析时，只需要针对相应的数据集市进行操作，这样一方面保证了系统响应速度，因为操作者只是针对于特定的数据集市，不用对中心数据仓库进行操作，大大降低了系统资源消耗；同时保证了数据的安全性，操作者不能对其他的项目的数据进行查询统计。

2.2 储量库管理系统开发

随着对SPE储量标准的不断认识和储量管理经验的不断积累，研究人员对于储量数据的需求也是在不断变化的。针对这种需求，三层结构的系统架构非常适合于本系统的开发。所谓三层结构，就是在客户端和数据库之间加入了中间层，这里的三层结构不是在物理上的分层，而是在逻辑上的分层，三层结构是把业务逻辑、数据访问和数据校验放到中间层去处理，这样就避免了客户端直接对数据库进行操作[7]。图4展示了三层结构的框架图，包括表示层、业务逻辑层和数据访问层，数据访问层与数据库进行数据存取操作[8]。

（1）表示层:在本系统中使用ASPX语言（微软发布的服务器端动态网页编程技术）编程展示成web页面，主要用于用户请求的接受及数据的返回。

（2）业务逻辑层:在本系统中，业务逻辑层包含2个方面，一方面是数据验证工作，比如数量数据格式是否正确，不能输入空字符等操作，通过这些验证判断程序是否能继续向下运行，以更好的保证程序运行的健壮性；另一方面是商业逻辑的建模，业务逻辑层是整个系统架构中最核心的部分，体现了储量管理规则的制定、业务流程等。业务逻辑层位于表示层和数据访问层中间，它一方面要对数据层进行一些操作，通知数据层需要添加、删除或修改哪些数据，另一方面要对用户在表示层输入的数据进行校验，同时把需要显示在用户屏幕上的数据提供给表示层。

（3）数据访问层:主要是负责对数据库的访问，实现对数据库中数据表的添加、删除或修改的操作。

三层结构的引入，很好的解决了目前系统存在的问题。首先，如果研究人员提出新的需求，只需要逻辑层中把这些需求抽象成对应的模型，而不需要对整个程序进行修改，这样大大降低了层与层之间的依赖关系，能在最短的时间内完成系统改造，避免出现因为需求变化引起的牵一发而动全身的问题；其次开发人员可以专注于结构中的某一层，一旦定义好了层之间的接口，负责不同逻辑设计的开发人员就可以集中精力做好自己的部分；再次三层结构有利于各层不同模块之间的复用，从来减短了软件的开发周期。

基于三层结构的系统框架，系统开发确定了功能模块。图5展示了系统主要的功能模块，所有的模块访问数据仓库中的数据必须通过系统安全管理中心，系统分配给不同用户不同的权限，同时，系统通过屏幕快照、运行统计及工作日志等机制严格监控系统内部的运行情况，保证系统运行的安全[9]。通过这些模块，系统可以完成数据管理、文档管理、图形管理、行业标准管理及储量公报出版等功能，在这些功能及基础数据的基础上，系统增加了决策系统，决策系统完全依托数据仓库中的历史数据，为研究人员分析数据规律，发现市场规律提供极大的帮助。

3 应用效果

该系统已在海外油气储量管理中得到很好的利用，通过该系统的使用，解决了原来储量管理中的很多问题，提高了储量管理的质量和效率，应用效果主要体现在5个方面。

（1）通过储量管理系统的引入，规范了各项目组数据提交规范，每年各项目组按照标准格式提交数据，极大的减少了储量管理人员数据汇总、数据甄别以及数据入库的工作量，可以让储量管理人员把更多的时间放到储量分析上。

（2）储量系统将每年项目过程中产生的表格、文档和图件统一保存在文档库中，一方面保证了文件的安全性，另一方面提高了研究人员查询和提取数据的效率。

（3）储量研究人员可以利用储量数据库中的报表自动打印输出功能出版每年的储量公报，报表格式可以随心所欲的定制，比原来通过Excel手工打印的方式有了很大的进步。

（4）公司领导和储量研究人员可以通过决策子系统从不同层面分析数据，了解储量变化趋势，为每年的勘探开发部署提供依据。

（5）海外各项目组可以通过分项目数据库访问本项目的数据，提高了数据共享安全性和查询效率。

4 结 论

（1）信息系统可以很好的为目前储量管理提供帮助。数据仓库的引入，为储量研究人员进行储量历史数据分析、汇总与决策提供了有力的支持；同时数据仓库可以提高数据访问的安全性，不同项目组的人员可以分别访问其需要的数据，进行统计分析；另外数据仓库可以极大的降低系统资源占用率，提高访问效率；最后，数据仓库可以实现分布式数据访问，项目组可以远程访问对应的数据资源，进行添加、删除和修改的操作，最大程度的保证了数据的准确性。

（2）三层系统开发框架可以解决目前国外储量管理经验不足，需求经常变动的问题。根据专业人员的需求，只需要对逻辑层进行修改，就可以很快的完成系统修改的工作；另外三层结构可以很好的解决安全性的问题，用户不能直接操作数据库，而要通过中间层，这对于敏感的储量数据更为重要。

[1]杨茂,唐晓勇,陈彰兵,等.企业信息集成思路与建设方案探讨[J].天然气与石油,2011,29(4):77-80.

[2]GB/T 19492-2004储量天然气资源/储量分类[S].

[3]W.H.Inmon.Building the Data Warehouse Third Edition[M].New York:Wiley Computer Publishing,2002.

[4]萨师煊,王珊.数据库系统概论[M].北京:高等教育出版社,1991.

[5]Harjinder S.Gill.数据仓库-客户/服务器计算指南[M].北京:清华大学出版社,1997.

[6]柯文灿.数据仓库系统建设方法[J].安徽科技,2012(2):46-48.

[7]熊忠阳,张玉芳.三层结构中的数据库访问技术[J].计算机科学,2000,27(4):95-97.

[8]徐宝林.三层结构信息系统软件的开发与设计[J].广东白云学院学报,2010,17(2):52-57.

[9]安源,周霖,邓坤.企业信息安全的新问题及对策[J].天然气与石油,2006,24(5):53-56.