浙江油田勘探开发数据治理研究及应用

浙江油田勘探开发数据治理研究及应用

杜建平

浙江油田公司科技信息中心 浙江省杭州市 311122

摘要：勘探开发数据作为油气田企业极其宝贵的资产，支撑着油田各项专业工作的开展，多年来勘探开发数据管理分散、数据质量低下等一系列问题制约数据资产发挥价值。本文基于数据治理概念、目标、任务及框架，结合浙江油田公司现状，从组织、制度、技术、数据等方面对数据采集、质量、集成、服务进行全面梳理，研究构建可持续改进的勘探开发数据治理体系，并通过中心主库构建、专业数据统一采集、主数据统一管理、数据管理制度完善及数据治理门户搭建，实现了浙江油田勘探开发数据治理体系的落地，全面提高了浙江油田勘探开发数据资产质量和数据服务水平，对油气田行业勘探开发数据治理工作开展有一定的参考意义。

关键词： 数据治理 数据资产 中心主库 主数据

1、引言

业务的数据化和数据的业务化，是当前各行业、各领域数据服务和应用的重点和趋势，经过多年的发展，浙江油田公司经过多年来信息化的建设及发展取得了一系列成果，特别在勘探开发信息化建设方面，实现了油水井专业数据、生产数据的有效管理，为浙江油田快速发展提供了有力的数据支持，但作为公司宝贵的勘探开发数据资产，同样存在着一系列问题，制约着数据资产价值的高效发挥。

勘探开发主数据分散管理，系统间主数据不一致为系统间数据的共享造成障碍。井筒专业数据没有与业务管理匹配的专业系统进行管理，数据采集、加载、管理时间滞后、质量无法保障，同时井筒专业历史数据主要依靠纸质资料资料查阅提供服务，迫切需要井筒专业历史数据电子化及新数据正常化。开发生产相关的多套系统同时采集数据，各系统之间主数据不一致、生产数据无法直接集成应用，在增加基层人员工作量的同时，也造成了生产数据不统一问题。

整体上来说，浙江油田公司勘探开发相关信息系统相对规整、体量较小，但系统间数据管理及综合利用有待加强，随着大数据、云计算等技术的发展，数据发挥着越来越大的价值，提升数据质量是开展勘探开发研究的基础保障，因此，开展数据治理迫在眉睫。

2、数据治理体系构建

2.1、数据治理通用框架

数据治理是在数据责任明晰的前提下，为促进数据有效使用和发挥业务价值而展开的业务、技术和管理相结合的一系列实践活动[1]。构建数据治理体系是为了建立数据及其拥有者、使用者、支撑系统之间的和谐互补关系，确保企业内部各层级人员能够得到及时、准确的数据支持和服务。

目前行业内形成了较为一致的数据治理体系框架（图1），明确了数据治理的顶层设计、治理环境、治理域、治理过程等。

图2-1 数据治理框架

2.2勘探与生产数据治理体系框架构建

结合浙江油田公司勘探与生产数据现状，按照“谁使用、谁负责”的原则，建立浙江油田勘探开发数据治理框架（图2），指导浙江油田数据治理工作的开展，提高勘探开发数据质量，满足应用需求。

图2-2油田勘探与生产数据治理体系框架

浙江油田勘探与生产数据治理体系框架包括数据的机制、采集、管理、服务治理四部分内容，贯穿于数据创建、获得、存储、维护到使用的全生命周期。

3、浙江油田勘探开发数据治理实施策略

根据油田勘探与生产数据治理体系框架，从数据机制、采集、管理、应用等方面具体开展工作，形成油田勘探与生产数据治理体系实施策略，并取得预期效果。

3.1勘探开发数据治理机制全面完善

完善形成了浙江油田公司勘探开发数据治理项目指导委员会，下设地震及井筒专业新数据正常化、地震及井筒专业历史数据治理、开发生产数据共享集成治理、主数据治理及技术支持等4个数据治理实施小组，由各业务主管部门、研究中心、油气生产、信息技术支持等单位构成。

起草了《浙江油田油气勘探开发数据资源管理办法V1.0》，为数据治理的开展提供有据可依的管理办法、规章制度政策等，确保数据治理工作的有效推进。

3.2构建浙江油田统一的勘探开发数据模型及标准

依据业务和技术的发展要求，遵循“循序渐进、不断完善”的原则，以业务数据为出发点构建数据标准，为业务人员、技术人员提供统一的数据定义，明确数据采集、存储、管理、应用的统一框架。

3.3构建浙江油田勘探开发中心数据库

构建了中心数据库环境，在实现专业数据入库的同时，集成A2、A5等数据，实现勘探开发生产数据的统一集中及管理，梳理了数据源头，确保数据唯一录入。

3.4勘探开发数据采集体系的优化完善

为确保勘探开发数据入库正常化，先后完成了部署了钻录井、测井、试油试气、井下作业数据采集系统部署，满足浙江油田新井数据入库需求。

通过勘探开发数据采集系统的完善，明确了各环节数据采集的责任和权限，实现了勘探开发数据采集业务流程与信息流程的有效结合，为勘探开发数据采集正常化提供了全面的系统平台支撑。

3.5构建了勘探开发主数据管理体系

根据浙江油田井号主数据管理现状，部署了勘探开发新井发布流程，明确井号发布规则，确保各系统井号主数据的一致，为各系统集成、数据共享奠定了坚实基础。

3.6开展了浙江油田勘探开发相关历史资料入库

在加快浙江油田勘探开发新数据正常的同时，加强历史资料的入库，实现新老数据的格式化、一体化管理才能发挥数据资产的价值，浙江油田先后完成了钻井历史数据、录井历史资料、测试历史资料、试油试气及井下作业、分析化验等相关历史数据的治理工作。

通过历史数据的入库、审核机制的建立，形成了优良的勘探开发数据资产，为勘探开发相关业务开展提供坚实基础。

4、结束语

随着数据重要性的愈发凸显，数据治理成为实现数据质量提升、有效管理、全面应用的基础工作，数据治理是大数据环境下对数据生命周期进行科学管理的方法，是对数据资产进行管理和控制的系列活动的集合，越来越多企业开展了数据治理相关工作。浙江油田结合自身现状，构建了符合实际需要的勘探与生产数据治理体系框架，分步骤、分阶段开展数据治理工作，目前专业数据采集、历史数据治理、数据集中环境搭建、主数据管理已取得了良好成效，迈出了数据治理的关键一步，为全面提升浙江油田公司业务水平打下基础。

作者简介：

杜建平，现就职于浙江油田公司科技信息中心，浙江油田公司信息科技信息中心主任，主要研究方向油气田企业信息化建设及管理。

Du Jianping, now working in the science and Technology Information Center of the oil field company, director of information technology information center of the oil field company, mainly studies the information construction and management of oil and gas field enterprises.