油田數據治理工程及技術研究

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摘要：數據治理是實現對油田智能化系統所采集數據高效應用的關鍵舉措，油田需要加強對數據治理工作的重視，深入探索當前系統平臺在數據治理工作中存在的問題，采取針對性的措施解決智能化數據治理工作難題。對智能油田數據治理工程相關概念進行了介紹，分析了數據治理在智能油田中的工程技術體系，提出了智能油田數據治理智能化系統應用的開發建設思路，以期為油田智能化建設相關工作人員提供參考。

關鍵詞：智能油田；數據治理；工程技術應用

一、前言

國內油田近年來正在追求轉型發展，而數字化智能油田成為油田發展的重要方向，能夠有效凝聚現有的資源，利用智能系統獲取更多精準數據的同時為各類技術攻關等提供助力。然而，在發展過程中，智能油田也面臨數據治理方面的問題，往往因為側重于技術研發而忽視對數據的治理管理工作，導致數據治理相關系統與現有的智能系統不匹配，引發信息孤島、數據鴻溝等一系列問題，對智能油田的發展起到阻礙作用。為此，油田企業需要強化對大數據相關技術的應用，通過有效的數據治理手段推進油田的高速發展。

二、智能油田數據治理工程的相關概念

智能油田的建設發展為油田的生產運作與技術研發提供了大量現場數據，油田在治理數據的過程中通常會因為所采取方式的不足導致信息孤島以及數據鴻溝問題。相關問題通常與油田數據治理相關工作人員忽視信息數據的聯動性有關，在未能實現信息數據統一、關聯的情況下，海量的數據將會導致油田的管理工作變得更加復雜、混亂，無法發揮數據應有的價值[1]。為了杜絕上述問題，油田企業相關管理人員需要基于一定的思想做好智能油田系統相關數據的治理工作。在實際操作時，管理人員需要以工程項目為對象開展數據處理相關研究工作，推進數據利用治理的不斷提升，充分認識到數據治理對油田建設發展的積極意義，始終將其作為智能油田的核心環節。數據治理人員需要避免以IT工作者觀念看待油田數據，整合DT思想，推進數據治理工程優化與完善，將智能油田在數據方面的功能由原本單一的數據采集轉化為對數據的分類管理、存儲應用等多樣化的內容，通過智能化的技術手段構建多元數據信息的聯系，利用高質量的數據推動油田技術研發提質和管理增效。

三、建立數據治理工程體系

智能油田在建設發展過程中，需要積極推進數據質量工程體系的建設工作，從技術、執行、組織、管理等幾個方面構建全方位的數據質量應用管理體系。在組織體系方面，油田相關管理人員需要為數據治理工作提供發展方向，確保相關技術人員能夠基于油田生產原則規律做好數據的組織工作，從數據管理人員、數據應用人員、數據生產應用等多個方面實現對數據的全方位、多層次治理；在管理體系方面，油田相關管理人員需要強化對數據質量相關工作的重視，制定強化數據可靠性、數據治理有效性相關指標的管控標準，明確數據管理、治理、運行、應用等各方面的管理機制，為數據質量相關工作人員提供指導并起到監督效果。

四、智能油田數據治理工程技術應用過程中的問題及應對措施分析

（一）智能油田數據治理工程技術應用過程中的問題

1.數字化、智能化技術的發展暴露了舊平臺的較多不足

數字化、智能化油田的建設與發展是一項持續推進的工作，部分油田在智能油田這一理念興起之初即開展新系統平臺的研發應用工作。在開發階段，相關工作人員往往存在認知不到位的情況，無法充分掌握平臺的功能應用模式和后續發展方向，在缺乏系統應用發展反向的情況下推進建設的智能油田也在后續應用中暴露出較多問題。隨著油田工作人員對智能化技術、數據治理相關技術的深入理解，平臺中的問題也愈發凸顯，眾多無用、難用的功能為平臺技術開發人員帶來了較多難題。

2.智能平臺難以適應數字化油田的建設發展

在發展過程中，油田為了進一步推進數字化油田建設工作的落實，通常會開展一系列組織結構的優化調整和新建重組等工作，數字化籌備小組、數據維護小組、數據分析小組等眾多組織架構的出現導致原有的生產運作流程產生較大變化，而智能平臺的更新換代速度往往無法滿足油田建設發展需求，其原有的性能通常無法適應數字化油田數據治理和共享應用的工作要求。

3.系統平臺缺少有效的智能化應用

數字化油田的建設通常從對現場數據的采集入手，然而所建立的系統平臺通常缺少對數據信息實現智能化應用管理的應用，在預測預警、自動分析、輔助決策、動態感知等方面的應用開發存在欠缺。例如，在系統告警方面，大多數油田所開發的數字化管理平臺雖然具備一定的報警功能，但在準確率和自動化程度方面依然存在較多欠缺，無法自動診斷、處置故障，同時，頻繁出現的誤報問題增加了一線油田工作人員的負擔。

4.資金不足限制了油田對舊系統的大幅度改造

智能油田的建設必然要對舊系統平臺進行改造，在過去投入較多資金開發數字化系統平臺的油田通常需要投入更多的資金完成智能油田系統平臺的替換與建設工作，然而在資金預算方面的限制，導致油田無法對系統平臺進行大幅度改造，通常需要尋求在現有平臺基礎上進行智能化改造的優質方案。

（二）解決措施

針對大多數油田在智能油田建設發展中所面臨的問題，本文基于流程化的工作模式提出了一種數據治理的工作方案，以軟件的形式為舊系統的發展提供智能化發展動力，幫助油田以更低的成本實現對系統的智能化改造升級。下面對數據治理智能化系統的實現措施進行詳細論述。

1.架構與模式

在數據訪問方面，數據治理系統改善了智能油田訪問數據的方式，通過多種方式的自由組合實現對數據的高效應用，避免影響數據價值的有效發揮。在具體操作時，系統應設置能夠直接訪問的數據接入節點，消除對能夠提供數據字典、數據庫權限相關系統的訪問門檻；針對無法提供數據字典但具備數據庫方案權限提供功能的系統，則需要逆向分析所接入的數據庫。在數據整合分析方面，系統的功能基于舊系統的業務流程發揮，能夠有效避免對舊系統的大幅度改造，降低開發成本的同時也滿足了數據整合分析的工作需求。在運行過程中，該系統能夠在借鑒和應用舊系統中大部分的流程和數據，在業務流程存在沖突的情況下，能夠直接在數據庫中結合用戶需求開展數據整合分析工作，滿足用戶的智能化應用需求[2]。

2.實施措施

數據治理是提升油田智能化平臺應用效果的重要舉措，數據治理軟件的開發應用也需要盡可能避免對原有的平臺進行大幅度改造，通過高效復用原有系統的方式，實現對系統開發成本的有效控制。在數據治理軟件開發過程中，需要基于數據與業務的聯系構建智能化、精準化的智能化數據治理管理和應用平臺，滿足油田工作人員對平臺預測報警、自動診斷處理、優化分析、輔助決策等方面的應用功能需求[3]。在實施過程中，數據治理軟件通過數據庫與油田生產運作管理平臺建立聯系，結合數據字典以及“數據—業務”工作流程，滿足用戶對業務數據的應用需求，將各“數據—業務”流程運行處理期間得到的數據成果在成果數據庫中進行存儲；油田業務工作人員需要聯合“數據—業務”工作流程開發人員共同開展工作，確保各項需求能夠高質量完成，避免因表述不明確、理解偏差等導致后續返工；系統平臺管理中心工作人員也需要聯合開發人員共同將既有工作模式轉化為數據治理軟件終端“數據—業務”流程，滿足智能化的數據治理工作要求。油田的生產管理平臺在智能化數據治理軟件的作用下，其功能將由原本較為單一的數據采集、監控功能轉變為具有動態控制、優化分析、預測告警、運行優化等多種智能化應用的管理平臺，平臺基于生產、指揮各相關業務流程構建了涵蓋油田生產運作全方位、全層次的數據治理應用，能夠按照明確的節點、層次對油田開發工作進行高效管控，借助預警監控、分析優化、動態跟蹤等實現對油田各方面工作的閉環管理。

五、具體案例分析及應用技術介紹

（一）具體案例分析

以某油田2020年開關井日數據臺賬為分析對象。各個油田的運行中開關井日數據臺賬為關鍵數據，其數據量龐大，處理難度大，在具體的處理中多以單井基礎信息表、油井產量數據表、關井原因代碼表等結合，共同形成油井動態分析數據處理工程。該油井開關井日數據臺賬的第一、第二和第三張表，都存儲于特定的數據庫內。崗位人員查詢、檢查開關井日數據臺賬時，技術要求高、難度系數大，需投入較大的人力、物力資源。原先在人工工作模式下，數據查詢、數據關聯、產量計算多為人工方式，效率低且準確性無法保障，無法與智能油田工作方向相一致。當前通過引入智能化方式管理開關井日數據臺賬，可提升管理的效率與水平。

（二）應對方案與具體應用技術

針對本文所舉某油田2020年開關井日數據臺賬存在的數據查詢與治理問題，需要從查詢速度、自動統計、報表呈現三大角度出發來提高開關井日數據臺賬查詢速度和工作質量。

1.全生命周期數據質量管理

為在本油田的數據治理工程中發揮智能化技術優勢，崗位人員需清晰掌握數據治理工程中各個環節的工作要素，在全生命周期內滲透數據質量管理理念，避免某一環節工作問題影響數據質量。對于每個生命周期的數據均需開展風險識別與過程監控，對于識別和發現的風險應采取有效的防控措施。數據質量管理應按照以下要求展開：確保數據傳輸時的完整性、安全性，使各個生命周期的數據在上傳時能完整傳輸，避免遺漏或錯誤；保障傳輸時的數據精準性、一致性，就是要在全生命周期傳輸數據時保障精準性，使數據傳輸符合實際的業務要求，與此同時確保數據維度與度量值的一致性。

2.提升查詢速度

油田企業中的開關井日數據臺賬方面的數據治理工程，專業性要求較高，為提高質量效率與水平，企業需立足自身情況構建完善的數據治理工程框架體系，在此體系中明確規定數據治理中的關鍵技術、技術和管理方向、重難點等，將治理工具、技術應用、數據池技術等形成完整架構。在大數據庫等現代化技術下融合管理制度，完成開關井日數據臺賬的定期查詢與上傳，對其中的關鍵數據則需根據數據類型與特點做好分類工作，使后續相關人員的數據管理、查詢與利用更為便捷。

3.自動統計數據

在油田開關井日數據臺賬的數據治理工程中，為保障數據治理水平，應引進現代化技術支持數據治理。本油田采用了Datist技術，在該技術下能實現對開關井日數據臺賬等有關數據的整合與分析，進而在企業中形成規范的數據流程體系。

（三）數據治理工程建設效果分析

在油田企業內開展數據治理工程后，通過對比工程實施前后的數據效率、工作效率、治理水平等，發現數據處理工程下的油田錄入、轉存、分類、查詢、過濾效率更高，在油田企業中有助于科學利用各種數據。借助數據治理工程中的各個體系，如組織、管理、技術與執行體系，再加上大數據、GIS、數據池、數據庫等現代化數據技術，可避免油井生產環節數據混亂、利用率偏低的情況，幾乎不會出現傳統人工數據管理下的數據分割、信息孤島等問題。

（四）數據治理要點

1.元數據管理

油田企業中為實現數據治理，應重視元數據管理，元數據主要為某一類具有相關特征以及被特殊定義、描述的數據文本，油田企業中為構建智能化模式，共享有關的數據必須要做好元數據管理。通常情況下，元數據包含技術、操作與業務，三個層面的內容息息相關不可或缺。技術元數據為油田企業經營發展中與設計、日常管理有關的信息；業務元數據為與生產相關的信息；操作元數據為操作各種管理系統、設備時產生的信息，如設備運行參數、運行狀態等。因此，在油田企業內的元數據數量龐大，為實現數據治理的目標企業需從思想上重視元數據管理，并引入人工智能、大數據技術等開展整理與分析。

2.數據質量管控

油田生產管理過程中涉及的數據類型多、數量龐大，為企業發揮數據的價值，在數據治理工程中也需重視數據質量管理，以通過全過程、動態化的管理工作保障企業各項工作能科學利用數據。為此，在油田企業每一個環節的工作中，都需要采取有效的保護管理措施，通過執行這些措施避免數據資料在傳遞、使用、分析與整理過程中的工作漏洞，確保數據的完整性與安全性。

六、結語

綜上所述，油田在推進智能化建設的過程中需要強化對數據治理工作的重視，努力通過技術手段在原有的系統平臺中進行智能化數據治理應用的開發工作，使系統從單一的數據采集與監控功能變得更加智能化，滿足生產、指揮人員對故障診斷分析、預測預警、生產優化等方面的應用需求。合理應用數據技術手段，不僅能夠提升相關工作的開展效率，同時也極大地保障了開展質量，確保了管理工作的事半功倍。這對于今后油田的建設與發展都有著重要的現實意義。

參考文獻

[1]李柳音.數據治理中數據智能分類技術的應用研究[J].衛星電視與寬帶多媒體,2020(9):15-17.

[2]梁根生,常小虎,馬有龍,等.智能化油田技術研究[J].山東化工,2020,49(9):142-144.

[3]馬承杰.勝利油田“數據+平臺+應用”信息化建設新模式構建與應用[J].石油科技論壇,2021,40(2):73-80.

作者:張新 單位:新疆油田公司數據公司