李海 任惠琴 夏维嘉 敬博

[摘    要] 页岩气勘探开发已经成为油气勘探开发业务重点，为了更加高效地利用现有信息化系统与数据源为页岩气勘探开发提供有力支撑，通过构建数据集成平台实现页岩气勘探开发各专业数据集成，消除信息孤岛，建立起页岩气勘探开发数据集成模式，实现数据统一管理、快速共享。为页岩气项目经理部提供基于数据集成的生产监控、成果管理、决策支持等功能服务，助力页岩气勘探开发业务。

[关键词] 页岩气勘探开发;数据集成;数据集成平台

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 03. 029

[中图分类号] TP311;TE34    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）03- 0072- 03

1      引    言

目前，页岩气的开发利用已成为全球油气勘探开发的新亮点。加快页岩气资源勘探开发和利用，对于改变中国油气资源格局，甚至改变整个能源结构，缓解中国油气资源短缺，保障国家能源安全，促进经济社会发展都具有十分重要的意义[1]。全国各地区页岩气勘探开发也在如火如荼地进行。中石化、中石油等企业在页岩气勘探开发过程中充分依托完整产业链，整合内部资源，引进国内外先进技术和管理经验，对风险作业区块实行勘探开发一体化管理，保障页岩气效益开发;在提供钻前、钻井、测井、录井、固井、压裂、地面建设等一体化工程服务的同时，加强基础理论研究，加快核心技术攻关。形成了页岩气地质综合评价技术、页岩气水平井快速钻井技术等勘探开发关键技术，并推广应用于实际生产中，促进页岩气勘探开发的顺利进行。

其中，中石油为了保障一体化工程技术服务与勘探开发关键技术研究及推广的顺利开展，充分利用A1、A2、A7等信息化系统[2]，为页岩气勘探开发数据的采集、传输、存储、管理提供信息化支撑。但上述系统也存在相互孤立、数据重复采集、数据源众多但结构不同、数据共享困难等不足，影响了管理层对数据及系统的利用率及效率。要想给页岩气勘探开发人员提供更加及时、高效的数据查询、调用、管理、应用服务，就需要利用数据集成把分散于各个源头及系统的专业数据集成到一起，使得用户能更加方便、快捷地访问和使用这些数据[3]（见图1）。

2      国内外数据集成现状

随着计算机技术飞速发展和信息化推进，企业或社会组织建立起大量的信息系统及数据源，从而使更多的人更充分地利用已有的数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。然而，这些为不同应用服务的信息都存储在许多不同的数据源之中，其管理系统也各不相同。为更有效地利用这些信息，往往需要从多个分布、异构和自治的数据源中集成数据，同时还需要保持数据在不同系统上的完整性和一致性。因此，如何对数据进行有效的集成管理已成为增强国内外企业竞争力的必然选择，尤其是对于石油行业拥有多部门多数据源的大型企业来说，数据集成更是至关重要。为了各部门间更好的合作和数据共享，并且为用户提供更好的搜索查询质量，建立一个完善的数据集成系统是极有应用价值且尤为重要的[4]。

通过十几年的摸索实践，国内外油气田及技术服务公司也逐渐摸索出一套通过单一系统平台对企业所有信息资产实现集成和管理的数据集成方法。通过单一系统提供给用户一个统一和透明的数据访问接口，在为用户提供更好的搜索查詢质量的同时，也为企业各部门之间更好的合作通过数据共享奠定基础。

斯伦贝谢Studio E&P; knowledge environment软件提供了一个统一勘探开发生产数据信息环境，与Petrel软件相结合，使得地质学家及工程师在Petrel操作中可以及时获取、检查和利用有价值的信息，从而大大提高工作效率。

国内中油气田及工程服务公司也相继开展了企业级的数据集成信息化建设，在原有多专业多系统分布数据库基础上通过构建统一平台，实现企业数据统一管理，高效共享及应用，如中石油A11，A12系统，中石油川庆钻探工程有限公司工程信息服务一体化平台等。国内油气田企业也在大力开展数据集成系统建设[5-6]。

3      页岩气数据集成

页岩气勘探开发也可以通过构建统一的数据集成平台更加有效地集成企业数据及信息，实现了对不同部门、不同领域数据的统一管理。在数据集成的同时实现应用集成，进一步发挥信息系统与数据源对业务的支撑作用。

3.1   数据集成模式

从页岩气勘探开发一体化管理出发，就需要将传统单独存储管理的油气服务、工程技术、石油工程等专业数据源按照页岩气勘探开发生命周期进行数据集成，避免形成信息孤岛，为页岩气勘探开发提供全局化的数据服务，从而支持页岩气滚动勘探开发。

按照油气田勘探开发程序，应将区域普查、圈闭预探、油气藏评价、产能建设、油气生产阶段的关键数据源都进行数据集成，按照区块、单井、项目等业务模式进行统一管理，为滚动勘探开发的规划设计、跟踪评价、优化调整、统筹安排提供数据查询、共享、调用等数据服务（见图2）。

3.2   数据集成方法

3.2.1   模式集成

模式集成[7]是企业数据集成采取的主要方式之一，通过将各数据源的数据视图集成为全局视图，可使企业用户更加便捷地访问各数据源的数据。根据页岩气勘探开发数据源之间的关系，采取中间件集成或者联邦数据库模方法建立基于整个页岩气勘探开发过程的数据全局视图，满足不同用户数据查询请求。根据油气田开发经验，基于GIS系统展示发布的数据全局视图更加有效。

3.2.2 数据复制

数据复制是为了进一步提高数据共享利用的效率，减少对异构数据源的访问量，通过将各数据源的数据复制到与其相关数据源的一种数据集成方法。例如将各专业日报数据复制到生产运行数据库中，以便进行快速的数据统计与分析。最常见的数据复制方法就是数据仓库法，通过对分散数据源数据的抽取、加工、整理、汇总，保障数据的一致性且同时满足生产统计、决策分析等业务数据管理访问需要。

要保障页岩气勘探开发数据集成管理应用的效果，通过将模式集成与数据复制两种方法混合使用，形成综合集成，可同时满足不同用户对数据访问的需求。

3.3   页岩气数据集成平台设计

按照页岩气勘探开发数据集成实际需求构建页岩气数据集成平台。

3.3.1   平台总体框架

页岩气数据集成平台采用三层架构设计（见图3）[8]，利用现有数据库资源，通过数据访问层查询调用各数据库数据，再根据页岩气勘探开发数据服务需求在业务逻辑层对数据进行控制和处理，表示层再通过WEB 方式进行数据发布与服务。三层结构也便于数据集成平台的设计与开发，特别是在业务数据源可能随着业务发展而变化时。

（1）数据源：各大企业基本建成了一系列的结构化、非结构化数据采集传输存储系统，只需通过数据访问层对各类数据源进行接口调用，数据抽取进行数据集成，建立分布式数据库系统[9]。

（2）数据访问层：针对勘探开发多专业数据源，专门进行与数据源交互，同时执行针对页岩气勘探开发数据服务所需数据的查询、抽取、修改等操作，通过数据接口进行数据调用和抽取，结合ETL工具[10]提高数据访问调用效率。

（3）业务逻辑层：对数据访问层查询抽取到的数据进行处理，进行数据统计分析推送给表示层进行发布，采用JSP，PHP等编程语言进行实现。

（4）服务/表示层：负责数据发布展示，采用通过Html5+CSS前端架构可为页岩气勘探开发不同岗位人员提供个性化的数据发布与操作界面，满足不同用户的需要。

3.3.2   功能设计

页岩气数据集成平台的功能是为页岩气勘探开发所需三种必要信息服务。

（1）生产监控：通过数据集成平台快速查询调用页岩气勘探开发过程中实时、动态数据，实现对油气田勘探开发过程各个阶段生产作业的集中、重点监控，以便对生产过程进行优化控制和调度，保障生产作业过程的安全、稳定、高效。功能界面分为钻井施工监控，生产动态监控等不同界面。

（2）成果管理：在动态数据监控的同时，对勘探与开发过程中勘探评价、开发方案、研究报告等数据进行整理与分析，减少数据的重、错、漏，提高数据质量，为页岩气滚动勘探开发提供充实的历史成果数据存储和查询服务。

（3）决策支持：在生产监控与成果管理的基础上为管理决策人员提供所需数据，对数据进行挖掘提取，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，从而更好地辅助页岩气勘探开发[11]。

4      展    望

通过数据集成平台进行页岩气勘探开发数据集成，实现对各数据源之间的整合利用，为勘探开发人员提供更加统一、精确的生产科研数据服务。利用数据集成平台业务人员可快速查询、调用页岩气勘探开发各专业数据，对整个气田的勘探评价开发生产过程进行监控与管理，通過进一步的数据挖掘分析还可以为页岩气勘探开发提供成果管理、工程分析、进度管理、智能预警等决策支持服务，更好地助力页岩气勘探开发工作。

主要参考文献

[1]张大伟.加快中国页岩气勘探开发和利用的主要路径[J].天然气工业，2011，31（5）：1-5.

[2]王秀霞，钱波. 基于 SOA 的中国石油档案管理系统数据集成研究[J].电脑知识与技术，2011，7（15）：3582-3584.

[3]陈跃国，王京春. 数据集成综述[J].计算机科学，2004，31（5）：48-51.

[4]A Halevy，A Rajaraman，J Ordille. Data Integration： The Teenage Years[C]//International Conference on Very Large Data Bases，2006：9-16.

[5]甘腊梅.某油田勘探开发数据库建设及应用——某油田开发动态数据库数据采集、传输、质量控制与应用技术研究[C]//2013数字与智能油气田（国际）会议暨展会，2013.

[6]赵洪芳.采油厂数据中心ETL系统研究与实现[D].上海：上海交通大学，2009.

[7]Batni C，Lenzerini M.A Comparative Analysis of Methodologies for Database Schema Integration.[J].ACM Computing Surveys，1986，18（4）：323-364.

[8]王英. 三层软件架构在Web系统中的应用[J].硅谷，2013（11）：76-77.

[9]尹航，谢汶姝，刘俊涛，等.企业级大数据平台框架设计方法研究[J].计算机与网络，2018（11）：65-68.

[10]刘梦苏. ETL 技术在数据分析系统中的应用初探[J].信息通信，2013（8）：202-203.

[11]陈德春，李静，颜晓. 基于数据挖掘的油气开采决策支持技术[J].油气地质与采收率，2009，16（2）：67-69.