普光气田勘探开发数据标准研究及应用

普光气田勘探开发数据标准研究及应用

孙嵛

中原油田分公司勘探开发研究院信息技术研究院 河南 濮阳 457000

摘要：随着普光气田的生产发展和信息化建设，数据信息的属性和范围也在不断的发生变化和扩充，现有的采集规范从应用角度来看，已不能满足勘探开发应用的需求，需要进一步扩展和完善；从数据入库角度来看，可操作性有待进一步的加强，需要依托现有标准，开展研究细化、完善和扩展工作，更好的为普光智能气田建设服务。基于此，本文在详细分析目前存在的技术问题基础上就实现普光气田勘探开发数据标准开展的主要研究内容、技术路线、技术关键及实现达到的总目标及技术、经济指标进行了详细阐述。

关键词：普光气田；勘探开发数据；研究及应用

1目前的技术现状

普光气田中心数据库建设，是普光智能气田建设的基础。从2011年普光气田开展数据库建设以来，中心数据库数据建设涵盖整个气田各个方面，数据包括：物化探、钻井、测井、录井、分析化验、气藏地质、井下作业、综合研究、油气集输、地面工程、物资管理、QHSE管理等12类数据1200多万条。其中勘探开发数据库包括物化探、钻井、测井、录井、分析化验、气藏地质、井下作业、综合研究等8个业务域数据，是普光中心数据库的核心组成部分。目前中心数据库每天数据增量达1万多条。中心数据库建设为普光气田建设奠定了坚实数据基础。

数据标准化是指在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题或潜在问题制定共同使用和重复使用的条款的活动，标准体系是系列标准按其内在联系形成的科学的有机整体。数据库标准是数据库建设的根本，是为解决数据建设存在的问题研究制定出一套系统完整的生产规范标准体系，按标准体系要求，对现有数据进行标准格式统一、建立数据标准、建立系统的数据采集和质量管理标准，数据标准化对普光气田数据库建设及应用具有重要的意义。

普光中心数据库标准建设结合总公司数据标准设计要求，在《普光源头标准体系》、《普光综合数据库规范》、《主数据》、《智能管线》、《生产系统数据规范标准》等的基础上，2016年开始融合岗位数据标准和设备数据标准，初步形成包括钻井工程、测井工程、录井工程、气藏地质、分析化验、综合研究、物资管理、地面建设、井下作业、HSE应急、油气集输和物化探等12个业务域1100多个数据表的普光中心库数据标准。2017年，普光气田各专业结合普光高含硫气田的特殊要求，对数据模型标准进行了统一规范，形成了《普光分公司高含硫气田数据采集规范》。

随着普光气田的生产发展和信息化建设，数据信息的属性和范围也在不断的发生变化和扩充，现有的采集规范从应用角度来看，已不能满足勘探开发应用的需求，需要进一步扩展和完善；从数据入库角度来看，可操作性有待进一步的加强，需要依托现有标准，开展研究细化、完善和扩展工作，更好的为普光智能气田建设服务。

2目前存在的技术问题

（1）现有的采集标准与普光气田勘探开发过程中产生的实际文档资料结合不够，造成数据采集入库困难，可操作性不强；近两年，虽然在数据库建设中对中心库表结构进行了一定的完善，但没有更新现有的采集规范，使采集规范与中心库表结构存在差异。

（2）现有的采集规范不能满足勘探开发实际应用的需求，需要进一步扩展、完善；

（3）现有采集规范中，对井号、层位、区块单元等主体数据的填写规定不够具体、详细，造成数据库建设中不同的采集人员在采集同一数据时不一致；

（4）有些数据在采集过程中，没有考虑到数据表之间的有效关联，仅能满足单表数据的查询，不能满足数据的快速关联查询，影响数据库的运行效率。

3已有的技术与目前存在问题的之间的差距

3.1针对采集规范与普光中心库数据表结构存在差异的问题。

在实际的数据采集工作中，某些数据项在标准中的属性与该数据项在相关报告中的实际情况不符，为了保证数据在符合实际情况的条件下顺利入库，需要对标准进行相应的完善和扩展。

例如，在采集大湾4011-3井勘探开发数据-气藏地质-井身结构数据表时，根据《普光分公司高含硫气田数据采集规范》中的井身结构数据进行采集，数据项阻流环深度的数据类型要求是数字型，只有输入数字类型的数据才能保证正常入库，但是在《大湾4011-3井钻井工程竣工总结报告》中，阻流环深度是一个或者两个数值区间，为了使数据跟真实情况相符，又不影响数据的顺利入库，需要对数据库中的表结构进行更改，新增字段阻流环深度2，用于填写第二个数值区间的数据，同时更改标准中的数据项，增加数据项阻流环深度2，并在填写规定明确此项填写阻流环顶部数据。

3.2针对现有的采集规范不能满足勘探开发实际应用需求的问题。

随着普光气田的生产发展，勘探开发管理系统中的数据资源需求会进一步加大，需要增加新的表结构，同时为新的表结构对相关标准进行扩展。

3.3针对井号、层位、区块单元等主体数据的填写规定不够具体、详细，造成数据库建设中不同的采集人员在采集同一数据时不一致的问题。

3.4针对数据表之间未建立有效关联，对运行效率造成影响的问题。

数据库在建立时，有一定的规范化要求，数据表不能出现大栏套小栏、表中套表的情况，这种层次结构不符合关系的定义，需要对表进行改造，消除大栏套小栏，去掉重复组，使各属性都是单一的，并且保持原信息不变，这样一个数据表就会分解为两个或者更多的数据表。当对数据进行处理时，就会涉及到数据表之间的关联问题，而数据表中数据项的标准化、规范化对数据表之间的关联起着重要的连接作用，直接影响到应用系统的运行效率。

4主要研究内容、技术路线、技术关键

4.1主要研究内容

（1）在《中国石化勘探开发数据标准》《中石化源头数据标准》、《中原油田源头数据标准》、《普光源头数据标准》、《岗位数据标准》等中石化、中原油田、普光分公司等级别的数据标准的基础上，结合普光气田数据建设实际需求，研究分析《普光分公司高含硫气田数据采集规范》。

具体研究《普光分公司高含硫气田数据采集规范》中的勘探开发数据的表结构定义、规则。包括物化探数据表13张，钻井数据表27张，测井数据表26张，录井数据表42张，综合研究数据表149张，井下作业数据表79张，分析化验数据表173张，气藏地质数据表172张。

（2）研究中心数据库主体数据，对《普光分公司高含硫气田数据采集规范》中的井号、层位、区块单元等主体数据的填写规定进行补充与完善。

（3）研究普光中心数据库中的数据，对普光中心数据库的数据进行梳理分析，结合勘探开发文档资料中的数据实际意义，与《普光分公司高含硫气田数据采集规范》中的数据项进行比对，对《普光分公司高含硫气田数据采集规范》中数据项的类型、长度、描述等进行完善和扩展。

（4）研究数据表之间的关联关系，规范数据表关联数据项，满足关联查询及应用的需求，并应用到普光气田智能化建设应用系统中。

4.2技术路线

结合相关报告数据实际意义，对《普光分公司高含硫气田数据采集规范》和普光气田中心库数据进行对比分析，同时研究数据表之间的有效关联，完善、扩展普光气田数据采集规范，并应用到勘探开发管理系统中。

第一阶段：梳理分析《普光分公司高含硫气田数据采集规范》，根据应用需求，扩展数据表及其规范，完善数据项的规则、长度、填写规定等。

第二阶段：根据采集要求，修改表结构，规范井号、层位、区块单元等主体对象的定义。

第三阶段：梳理分析普光气田中心数据库勘探开发数据。

第四阶段：《普光分公司高含硫气田数据采集规范》与普光中心数据库差异对比分析，修正数据项类型、长度、非空项等规则。

第五阶段，结合勘探开发文档资料，研究主体数据描述是否详细、科学，对主体数据描述不够准确的进行修正、完善。

第六阶段，研究数据表之间的关系，根据各业务表之间的关联关系，完善标准中的数据项，使数据表之间建立有效关联。

4.3技术关键

（1）oracle数据库技术；

（2）油气勘探开发专业技术。

5项目达到的总目标及技术、经济指标

5.1项目总目标

结合勘探开发文档资料，梳理现有数据标准和普光气田中心库数据，并进行数据项的对比分析，研究数据表之间的有效关联，规范数据项的命名、类型、描述等，融合到现有的采集规范中，提高数据采集的准确率，符合数据采集的实际要求，更好的应用到普光气田智能化建设应用系统中。

5.2技术指标

（1）完善后的数据标准对数据项的描述明确、详细、科学，符合数据采集的实际要求，符合率达到97%；

（2）减少建库过程中数据信息不一致、不完整等问题，使数据采集准确率达到98%；

5.3经济效益指标

（1）为普光气田信息化的规范建设及数据中心的运作和管理奠定了基础。

（2）使数据规范涵盖范围更广，可执行性更强，满足勘探开发数据合理存储和普光智能气田建设实际应用需求。

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