《電子技術應用》
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數據湖平臺智能油田實時數據服務標準化研究
網絡安全與數據治理
牛永勝1，岳翔2，陳維漢1，王思楠3
1.中海石油（中國）有限公司天津分公司；2.中海油研究總院有限責任公司；3.中國電子系統(tǒng)技術有限公司
摘要： 智能油田應用開發(fā)涉及的數據種類繁多、來源多樣，數據量大且標準不一?？碧介_發(fā)數據湖平臺的目標是在數據源與數據應用之間建立橋梁，對采集到的原始數據在數據湖內進行標準化治理、聚合加工并封裝為標準化服務提供應用系統(tǒng)調用，實現數據資源的管用分離。根據某智能油田項目所開展的實時數據服務入湖遷移與標準化改造工作，提出了一套基于數據湖平臺的智能油田實時數據服務標準化開發(fā)方法，并利用數據湖平臺實時數據開發(fā)工具，將智能油田實時數據服務經標準化改造后遷移入湖。該項研究為油氣生產企業(yè)數智化轉型提供了新的方法與工具支撐，有助于提高智能油田大數據分析應用的開發(fā)效率與質量。
中圖分類號：TE19;TP18文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2024.09.013
引用格式：牛永勝，岳翔，陳維漢，等.數據湖平臺智能油田實時數據服務標準化研究［J］.網絡安全與數據治理，2024，43（9）：77-83.
Standardized development and practical implementation of real-time data services for intelligent oilfields based on a data lake platform
Niu Yongsheng 1，Yue Xiang 2，Chen Weihan 1，Wang Sinan 3
1.CNOOC (China) Tianjin Branch;2.CNOOC Research Institute;3.China Electronics System Technology Co.
Abstract： Intelligent oilfield application development involves a wide variety of data with large amount, from diverse sources and different standards. The Exploration and Production (E&P) data lake platform is positioned to build a bridge between data sources and data applications. The collected raw data is standardized, aggregated and processed in the data lake and encapsulated into standardized services for application systems to call, thereby realizing the separation from data resources to data applications. This paper summarizes the work related to the migration of real-time data services into data lake and the standardized transformation during one intelligent oilfield project. Then a standardized approach for real-time data services development in intelligent oilfield based on the data lake platform is proposed, which has been implemented and verified by using data lake real-time development tool to standardize the real-time data services and then migrate into data lake. This research provides new method and tool support for the digital and intelligent transformation of oil and gas enterprises to improve the efficiency and quality of industrial big data application development.
Key words : data lake; intelligent oilfield; real-time data service; standardized development; data governance

引言

目前，大多數油氣田企業(yè)仍然使用傳統(tǒng)的以專業(yè)為單位“豎井”式數據管理手段。隨著多源異構數據數量和種類不斷增多，油氣田生產涵蓋了從地質勘察、物探管理、油氣集輸管理、設備設施狀態(tài)監(jiān)測到健康和安全管理等流程和工藝。每個環(huán)節(jié)產生的數據都各具特點，導致數據管理分散凌亂，給數據資源的上下銜接和循環(huán)共享管理帶來困難。隨著大數據時代的演進，數據管理手段不斷更新，數據湖被廣泛接受。作為一種數據資源治理與服務管理平臺，數據湖接收來自不同源頭、格式和結構各異的數據，并對數據進行清洗、轉化與加工處理，封裝為數據服務，供各應用系統(tǒng)使用。

隨著數字孿生（Digital Twins，DT）、商業(yè)智能（Business Intelligence, BI）、模型診斷等技術的發(fā)展，油氣田生產的業(yè)務側對實時數據分析應用的需求日益迫切。石油行業(yè)在利用實時數據服務時又面臨著幾個顯著的挑戰(zhàn)：一是數據量龐大且種類繁多，要求石油企業(yè)必須具備高效的數據采集、存儲和處理能力，以確保數據的完整性和可用性。二是實時性要求極高，因為石油生產過程中的任何細微變化都可能對生產效率和安全產生重大影響，因此實時數據服務必須能夠迅速捕捉并響應這些變化。此外，數據安全與隱私保護也是石油行業(yè)必須面對的重要問題。

智能油田實時數據服務主要通過邊緣計算與云端協同、大數據分析與可視化、智能決策支持以及一體化管理平臺等方法實現。邊緣計算與云端協同在實時性和數據處理能力上表現突出，能夠顯著降低數據傳輸延遲并提升處理效率；智能決策支持系統(tǒng)則顯著增強了決策的科學性和準確性。而大數據分析能夠為油田的勘探開發(fā)、生產優(yōu)化、設備維護、風險預警等提供支持。作為實時數據應用的基礎，面向大數據分析的實時數據服務標準化開發(fā)是一項決定性技術，保證實時數據能夠在數據湖中實現采集、加工、共享、存儲、應用，保證整個數據鏈路完整、準確，保障數據調用質量和數據統(tǒng)一［1-4］?，F有的實時數據標準化在數據采集、處理和存儲方面面臨復雜挑戰(zhàn)，本文提出了一種基于分層結構的實時數據服務標準化方法。該方法不僅精細化了數據分層，完善了管理體系，還提供了切實可行的解決方案，有效應對了智能油田實時數據服務標準化中的各種難題。


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作者信息：

牛永勝1，岳翔2，陳維漢1，王思楠3

 （1.中海石油（中國）有限公司天津分公司，天津300450；

2.中海油研究總院有限責任公司，北京100028；

3.中國電子系統(tǒng)技術有限公司，北京100089）


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