云顶集团数据“入网”破解烟囱式建设难题

　　云顶集团数据“入网”破解烟囱式建设难题油田生产区域横跨5省市，勘探开发点多、线长、面广，油田发展面临增储上产、降本增效、安全生产等诸多压力，数字化转型需求迫切。近年来，油田在数据治理、平台应用方面下足功夫，趟出一条 “数智+”赋能企业高质量发展新赛道。

　　12月1日，研究院石油勘探所技术人员言光涛打开地质数字资料系统，将井号输入后，这口井从前期的井位论证到后期的完井报告书一应俱全。

　　作为科研技术人员，能够快速、准确、便捷获取地质基础资料是开展勘探地质研究工作的一项基本功。言光涛坦言这项基本功在之前很难实现，带给他们无数困扰，“在没有建立数据信息库之前，每个单位所保存的地质资料互不联通，想要得到第一手的现场资料，必须通过各个生产单位、测录井单位等一一联系、咨询、获取，耗费了大量时间和精力。”

　　烟囱林立、数据孤岛，是员工对于以往信息管理系统建设的直观感受。最初，信息化建设的理念比较“碎片化”，“主要是围绕管理区层级解决现场问题，偏向于单一场景的应用。”信息中心运维管理部负责人陶孝文介绍道。

　　各单位因需而建、单一场景的应用，导致数据彼此割裂。陶孝文以起步较早的PCS为例，每个单位建立一个应用系统就单独建立一个数据库，不同的应用拥有不同的数据库。这些数据库可能来自不同的厂商、不同的版本，各个数据库自成体系，互相之间没有联系，数据编码和信息标准也不统一。

　　数据孤岛让数据价值被埋没，降低工作效率。“比如，不同专业、不同单位针对同一油气藏工作时，有可能选择使用不一致的参数值，使得研究结果缺乏统一性、可比性。”言光涛说道，此外不同专业或单位在接手同一目标工作后，经常重复简单低级的资料收集、数据甄别和认识消化工作云顶集团·(中国)官方网站，严重影响了工作效率。

　　反观油田勘探开发现实，对信息化的需求越来越大。油田整体处于勘探中期，近年来新发现规模较大的油气储量资源主要集中在深层及非常规领域，如何应用数据科学与大数据技术提高地震构造解释精度、储层解释符合率、目标层钻探成功率等，发挥数据作用，是夯实原油长期稳产、天然气稳健增长基础的重要手段。

　　“被埋没的数据“，既是油田面临的一个困局，它同时也是一个即将苏醒的机会。作为能源企业数据种类庞杂，如何将原先的数据资产和碎片化经验真正变成数据资源和知识，实现数据积累、沉淀、复用、创效，成为油田数字化转型的聚焦点。

　　为消除数据孤岛，搭乘数字经济的东风，加快数字化转型，油田加强顶层设计，以EPBW为基础，建立覆盖勘探开发、石油工程、生产经营、安全环保等全业务领域、满足全场景应用的新型数据资源中心，变“自采自用”为“统一部署”“系统谋划”，让数据“入网”，打造数据“大底座”。在新的模式下，数据源头是唯一的，可以实现“一人录入多人享用、一次录入终身受益”，切实发挥信息化、智能化优势，提高数据管理效能。

　　建立新型数据资源中心，全面及时可靠的数据是基础“素材”。油田以“历史数据补欠账、增量数据不欠账”的思路，成立数据治理小组，开展勘探开发、石油工程、基建设备等数据治理工作，共补录历史数据7.8亿条云顶集团·(中国)官方网站，一次性解决油气开发历史数据欠账问题。同时，对于实时产生的增量数据，引进数据质量管控平台，开展度数据质量监控，变数据人工检测为自动统计分析，提高检测效率，全、快、准录入数据，确保数据录入源头唯一筑牢数字化转型的基础。

　　油田有8962口油井，一口井的关键核心数据有几十项，这么多年这些井产生的数据可以说是海量，数据治理工作之难可见一斑。回想起这两年数据治理工作，坪北经理部信息管理中心雷鸣直言工作量大，今年以来他们已经整改补录数据2万余条，但是不断增加的专业，让数据补录工作一直处于进行状态。

　　“数据补录专业更全、内容更细，要求也更高，最近新增了钻井和井下作业等专业，做的不规范的每天通报。”雷鸣说虽然压力大、工作辛苦，但成效也是显而易见的，有了全面真实的数据，开发人员现在可以轻松找到需要的数据，分析对比、方案设计更准确，更好服务原油开发云顶集团·(中国)官方网站。

　　近几年，油田信息化建设不断加速，各单位、各业务员工纷纷转变观念，把数据采集当作日常工作来抓，逐步重视数据的作用，数字化氛围逐渐形成，油田“大数据”库建设步伐加快，初步实现了对结构化数据的有效管理和应用。在此基础上，油田持续加强图表、各类报告等非结构化数据的治理，全力建立数据资产，开放共享海量的数据。档案系统实现1958年以来文书档案10万多份无纸查阅，4.3万卷退休人员人事档案完成数字挂接、移交收尾，1.3万名在职员工人事档案集中管理，成为上游首家实现档案信息网络查询的企业。

　　目前，油田已初步建成覆盖全业务领域、满足全场景应用的新型数据资源中心，汇聚12大类13.9亿条数据，各类数据及时直观呈现，技术人员可以随取随用。基础数据的秒级获得大大节约查找数据时间，让技术人员有更多时间进行数据分析和编制方案，有效满足各类业务应用。

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