石油企业数据中心的建设思路浅议
油田企业数据中心数据资源管理
油田企业数据中心数据资源管理引言概述：油田企业数据中心是一个重要的信息管理平台，负责收集、存储、处理和分析大量的油田相关数据。
数据资源的管理对于油田企业的决策和运营至关重要。
本文将探讨油田企业数据中心数据资源管理的重要性以及如何进行有效的管理。
一、数据资源的定义与分类1.1 数据资源的定义数据资源指的是油田企业数据中心所拥有的各类数据，包括地质勘探数据、生产数据、设备数据等。
这些数据是油田企业决策和运营的基础。
1.2 数据资源的分类数据资源可以根据其类型进行分类，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指以表格形式存储的数据，如生产数据表、设备运行记录表等；非结构化数据则是指以文本、图片、音频、视频等形式存储的数据，如地质勘探报告、油田实景照片等。
1.3 数据资源的价值数据资源的价值体现在其对油田企业决策和运营的支持能力上。
通过对数据资源的有效管理和分析，油田企业可以更好地了解油田的地质特征、生产状况和设备状态，从而做出科学决策和优化运营。
二、数据资源管理的重要性2.1 提高决策效率通过对数据资源的管理，油田企业可以及时获取和整理各类数据，为决策提供准确、全面的信息支持，提高决策的科学性和效率。
2.2 优化资源配置通过对数据资源的分析，油田企业可以了解各类资源的使用情况，合理配置资源，提高资源利用效率，降低成本。
2.3 支持科学研究和技术创新数据资源是科学研究和技术创新的重要依据。
通过对数据资源的管理和分析，油田企业可以为科学研究和技术创新提供数据支持，推动企业的创新发展。
三、数据资源管理的方法与技术3.1 数据采集与存储油田企业应建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
同时，应采用合适的存储技术，如云存储、分布式存储等，确保数据的安全性和可靠性。
3.2 数据清洗与整理数据清洗是指对数据中的错误、冗余和不一致等问题进行处理，保证数据的质量。
数据整理是指对数据进行分类、归档和组织，提高数据的可访问性和利用价值。
浅析油田数字化建设的思路
浅析油田数字化建设的思路文｜祖智慧 伊春涛这篇文章利用对油田数字化的建设目标进行详细分析，并且详细分析了油田数字化建设工作当中现在存在的问题以及建设的要求和建设的途径，本文还以某个油田的油田数字化建设为例，来进简单的举例说明，并且对比数字化实施前后的在生产方式方面的区别，对数字化建设下一步需要进行的工作安排进行最终的明确。
一、油田数字化的建设目标在勘探开发与管理类的领域中，油气生产物联网系统是一个极其重要的信息系统建设项目。
因为在油气生产运行中的工作需要，油气生产物联网系统的手段包括对生产操作自动化的实现和对生产管理流程进行优化，以此来提升工作效率，使劳动组织用工得到优化，让精细化管理应用于服务油田生产的工作中。
我们开展这些工作想要做到的最终的目标就是提高生产产量，提升工作效率，节省人力资源，减少能量损耗，并且降低运行的成本。
就目前而言，各大油田企业现在十分想要让自己的公司实现现代化，实现现代化的途径就是开展相关数字化建设。
因为我们需要关注生产油气过程的全部细节，所以建立一个覆盖全部油田的一整套物联网系统是非常有必要的，而且这一套物联网系统，最终将会被建立，自动采集相关的生产数据、对关键过程进行连锁控制、工艺的流程将得到可视化的展示、实时监测生产过程中的综合性信息管理平台，也会随之被实现。
对油田进行管理的新模式“不需要有人留下来值班、监控室全天24小时无死角、对层级进行简化等等”这些都会被实现。
对高效的集成设备进行采用，将优化油气处理、集油、注水以及污水等主体的工艺流程的工作进行实现，将极大程度提升工艺流程在进行过程中的效率，而且省了许多需要人为控制的生产环节，不过现如今，对绝大多数的油田企业来说，实现数字化建设，还是有一定的困难的。
而且远程的仪表是基本上不存在的，对数据进行抄录和监测都是由相关的工作人员在现场完成的，这样就造成了生产效率降低，而且劳动的强度也被提高了，需要用到的工作人员也变多了。
大数据环境下石油企业信息化的建设探讨
• 71•重点，找出学习的难点和易错点，对这些知识点及时总结。
第四步，通过举一反三并学以致用，这就需要教师在课堂教学结束后，对学生进行加强训练，巩固学生的课后学习，引导学生触类旁通和学以致用。
4.3 网站设计课程教学考核方式的设计以就业为导向的计算机类专业网站设计课程在改革中，应注重课程教学考核方式的设计。
如在课程项目式教学过程中，就要对各个知识点的掌握情况进行评价，并让学生自主选择项目，以小组的方式进行页面设计，最后给出考核的结果。
网站设计课程教学考核过程中，注重学生工作过程的考核，对项目进行任务划分，并对学生的实践能力进行综合考评。
考核过程中可选取教师评价、组员间的互评及小组评价等方式，对学生进行综合评价，包括学生的调查与规划能力、新系统逻辑模型的构建能力、系统设计能力、系统实施能力及系统运行和维护能力。
4.4 网站设计课程改革的教学建议以就业为导向的计算机类专业网站设计课程的改革过程中，应积极地开展实践教学，注重学生实践能力的培养。
这就需要教师在教学活动中结合不同的教学时间要求设计不同的教学内容，帮助学生积累大量的实践知识，并在实践中运用这些知识并提高实践能力。
同时，网站设计课程改革的教学中，还需要高职院校加强校企合作，为网站设计课程教学提供顶岗实习的机会，增加学生实践的机会，并提高学生对岗位的适应性（李茂林，卫培培，基于工作过程的《网站设计开发》课程开发与设计：电子制作，2015）。
更重要的是，以就业为导向的计算机类专业网站设计课程的改革教学，也要注重课程教学评价的科学设计，注重学生实践能力的考核，提高学生的职业能力。
因此，以就业为导向的计算机类专业的网站设计课程教学改革中，一要积极地开展实践教学，创新教学方法；二要加强校企合作，为学生提供更多的实践机会，培养学生的职业能力；三要注重课程教学评价，提高学生的实践能力。
5.结语综上所述，以就业为导向的计算机类专业网站设计课程改革是必然，不仅提高了高职院校计算机类专业的就业率，也为市场输送了高质量的计算机类专业人才。
采油厂数据中心建设工作探讨
采油厂数据中心建设工作探讨摘要：采油厂数据中心的建立将为消除数据孤岛、降低数据冗余、统一数据、统一界面、统一接口、实现数据共享提供集成平台；为改进生产经营的整体应用水平、改善应用环境、降低费用、提高全员劳动生产率、提供更加全面、及时、精确、科学的生产经营分析数据。
关键词：数据中心；数据处理流程；数据存储中心；数据编码标准1采油厂数据库建设中的管理现状经过多年的发展，采油厂建成了多个计算机应用系统，随着时间的推移，科学技术的日新月异，这些系统暴露出这样或那样的多种问题，存在许多需要改进、深化的方面，归纳起来主要有以下几个方面：信息孤岛现象：由于各个系统在当时分别独立建设，在设计时没有考虑与其他系统的联系，所以各个系统分别独立封闭运行，即不从其他系统获取数据，也不为其他系统提供信息，造成信息不能共享，形成一个个的信息孤岛，使许许多多的有价值的信息仅能在单个系统内使用，其它系统不能采用，不能发挥出这些系统的全部功效。
冗余数据现象：因为各系统分别开发，没有考虑借用其他系统的数据，所以各系统运行中需要的数据都要单独输入，这就造成许多数据的多次输入，重复输入，重复存储，造成了大量的数据容余，同时增加了工作量，加大了数据出错的概率，这就需要各系统统一数据结构、统一接口、统一数据源。
已有软件中存在数据瓶颈：由于数据在数量和质量上得不到充分的保障，使得已有的应用软件系统不能充分地发挥作用。
数据已经成为应用的瓶颈，数据建设迫在眉睫，而数据中心建设的目标之一就是解决这个应用瓶颈。
升级维护困难：因为各种基础数据分别存储于各个系统，如要修改一数据，就要想着同时修改多个系统中的统一数据，如修改钻井档案，需修改多个系统，而各个系统采用的技术不同，造成维护困难，同步困难。
这就极大限制了系统的正常使用，极易造成系统间数据对不起来等现象。
数据库开发技术兼容性差：有些系统的建成时间较早，所采用的技术，当时是合理的，但随着时间的推移，有些系统的技术已经落后，已不适应现在的管理要求。
数据中心建设思路与方案
数据中心建设思路与方案随着信息技术的快速发展，数据中心已成为企业运营的核心基础设施。
数据中心的建设不仅需要考虑到技术的先进性、系统的可靠性，还需要考虑到未来的扩展性以及维护的便捷性。
本文将探讨数据中心的建设思路和方案。
一、建设思路1、需求分析首先，我们需要对企业的业务需求进行深入分析，确定数据中心的规模、性能、安全等要求。
这包括了对现有业务的评估以及对未来业务的预测。
通过对这些信息的综合分析，我们可以制定出符合企业实际需求的建设方案。
2、总体规划在明确了需求后，我们需要进行总体规划。
这包括确定数据中心的地理位置、建筑结构、电力供应、冷却系统、网络连接等各个方面。
在这个阶段，我们需要考虑到各种可能的风险因素，并制定出相应的应对策略。
3、技术选型在总体规划的基础上，我们需要进行技术选型。
这包括选择合适的服务器、网络设备、存储设备等。
在这个阶段，我们需要考虑到设备的性能、可靠性、兼容性以及成本等多个方面。
4、设计实施在技术选型完成后，我们需要进行详细的设计和实施。
这包括设备的布局、布线、供电、散热等各个方面。
在这个阶段，我们需要严格遵守相关的规范和标准，确保数据中心的稳定运行。
二、建设方案1、数据中心选址数据中心的选址应考虑到多个因素，包括地理位置、气候条件、交通便利性、电力供应等。
一般来说，数据中心应选择在地质条件稳定、气候适宜、电力供应充足的地方。
此外，还需要考虑到与业务相关的因素，例如客户群体的分布、网络连接的质量等。
2、建筑结构数据中心的建筑结构应考虑到多个因素，包括承重能力、空间布局、防火性能、防震能力等。
一般来说，数据中心应选择在承重能力强、空间布局合理、防火性能好、防震能力强的建筑中。
此外，还需要考虑到设备的布局和布线，确保设备的运行环境良好。
3、电力供应数据中心的电力供应应考虑到多个因素，包括设备的功耗、电源的质量、备份电源等。
一般来说，数据中心应配备专用的电源设备，确保电力供应的稳定性和可靠性。
油田企业数据中心数据资源管理
油田企业数据中心数据资源管理一、引言油田企业数据中心作为油田企业的重要组成部份，承担着数据存储、管理和分析的重要职责。
数据资源管理是数据中心运营的核心任务之一，旨在确保数据的高效利用和安全保护。
本文将详细介绍油田企业数据中心数据资源管理的标准格式。
二、数据资源管理的目标1. 数据资源管理的目标是确保油田企业数据中心的数据资源能够被正确、高效地利用，以支持企业的决策和业务运营。
2. 数据资源管理的目标是保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，以提高数据的质量和可信度。
3. 数据资源管理的目标是确保数据的安全性和隐私保护，以防止数据泄露和滥用。
三、数据资源管理的要求1. 数据分类和标准化a. 油田企业数据中心应对数据进行分类，根据数据的性质和用途进行标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
b. 数据分类应包括但不限于勘探数据、生产数据、地质数据、工程数据等，每类数据应有明确的定义和标准。
2. 数据采集和录入a. 油田企业数据中心应建立完善的数据采集和录入机制，确保数据的及时性和准确性。
b. 数据采集和录入应采用统一的规范和标准，避免重复录入和错误录入。
3. 数据存储和备份a. 油田企业数据中心应建立稳定可靠的数据存储系统，确保数据的安全性和可靠性。
b. 数据存储应采用分布式存储和冗余备份的方式，以防止数据丢失和损坏。
4. 数据访问和共享a. 油田企业数据中心应建立权限管理机制，确保数据的访问和共享符合安全和隐私保护的要求。
b. 数据访问和共享应采用合理的授权和认证方式，确保数据的合法性和可控性。
5. 数据质量管理a. 油田企业数据中心应建立数据质量管理体系，对数据进行质量评估和监控。
b. 数据质量管理应包括数据清洗、数据校验、数据修正和数据验证等环节，以提高数据的准确性和可信度。
6. 数据安全和隐私保护a. 油田企业数据中心应建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的机密性和完整性。
b. 数据安全和隐私保护应包括数据加密、访问控制、审计跟踪和安全备份等措施，以防止数据泄露和滥用。
石油企业数据管理体系建设研究
石油企业数据管理体系建设研究石油企业作为能源行业的重要组成部分，拥有庞大的数据量。
科学有效地管理和利用这些数据，对于企业的发展和效益具有重要意义。
石油企业需要建立完善的数据管理体系，以提升数据管理的效率和质量，进一步优化运营效益和决策支持能力。
数据管理体系是指一套规范、科学的管理制度和方法，通过明确数据质量要求、规范数据生命周期、建立数据中心和相关部门、制定数据管理流程等方式，实现对数据的全生命周期管理。
石油企业通过建立数据管理体系，可以实现以下目标：1. 提高数据管理效率：建立规范的数据管理制度和流程，明确各级各部门的职责和权限，统一数据的管理标准和规范，避免重复录入和数据冗余，提高数据管理的效率。
2. 提升数据质量：建立完善的数据质量评估机制，详细记录数据来源、采集过程、处理过程等信息，及时检测和纠正数据错误和不一致，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 优化数据资源配置：通过数据管理平台的建设和数据共享机制的建立，实现数据的集中存储、管理和共享，避免信息孤岛和数据孤岛的出现，提高数据资源的利用效率。
4. 支持决策分析：通过建立科学的数据分类和检索机制，将数据与业务需求相匹配，提供准确、及时、全面的数据支持，为企业的决策分析提供有力的支持。
在石油企业数据管理体系的建设过程中，需要考虑以下关键要素：1. 数据管理策略：明确企业数据管理的目标和方向，确定数据管理的原则和策略，以满足企业的发展需求和业务特点。
2. 数据管理制度和规范：建立健全的数据管理制度和规范，包括数据管理的组织架构、管理流程、操作规范等，确保数据的安全、可靠、可用。
3. 数据中心建设：建立统一的数据中心，集中存储、管理和维护企业的核心数据，确保数据的可控、可追溯。
5. 数据安全和保护：建立安全可靠的数据管理体系，包括数据的备份和恢复、数据的权限管理、数据的机密性保护等，确保数据的安全和隐私。
6. 数据分析和应用：建立科学有效的数据分析和应用机制，包括数据挖掘、数据建模、数据分析等手段，提升数据的运用价值。
石油石化模块化数据中心解决方案
石油、石化模块化数据中心解决方案随着石油、石化信息化建设的逐步深入，勘探、生产数据日益增多，随着企业信息化应用水平的提高，专业化应用的不断深化，传统IT架构导致的一些问题也日益凸显，主要表现为以下几点：一、数字化、信息化、精细化的不断深入，数据量越来越多，对于几年后的计算需求及数据存储需求无法精确评估，迫切需要灵活的方式来搭建数据中心；二、数据中心作为石油石化企业业务生产的技术支撑部门，必须能够快速的响应满足需求，保障勘探生产顺利进行；三、数据中心作为高能耗单位，提高能效比，降低运行费，绿色节能用也是用户迫切需求。
中兴通讯微模块数据中心解决方案，可以实现上述智能管理的目标。
微模块数据中心主要由服务器机柜、TAC制冷机柜、冷热通道、底座、配电列头柜、管控系统边柜组成。
冷热通道、底座、配电列头柜、管控系统边柜则根据服务器机柜、TAC制冷机柜的实际数目进行匹配。
微模块系统可以根据机房空间大小灵活配置一个或多个模块，模块外配套系统需要根据实际容量来配套，如：配电功率、制冷量等。
模块系统机柜宽度600mm，深度1200mm，可用高度42U/47U/51U；机柜冷却方式根据功率密度要求不同，可以采用水冷方式或者风冷方式，每机柜最大功率密度可达15KW。
模块系统配置独立的监控系统，可以实现动环监控、安全监控等，也可以接入集中监控系统。
中兴微模块产品与传统数据中心相比，具有以下特点：✧低PUE，绿色节能微模块数据中心产品，综合采用冷热通道分离、精确制冷、智能配电、综合智能管理等技术，可以最大程度提高能效利用率，降低PUE（达到1.3以下），达到节能降耗的目的。
✧满足快速部署的需求相对于传统数据中心动辄1-2年的建设和部署周期，微模块数据中心产品可以将建设周期缩短为3个月以内，为业务部署赢得宝贵的时间。
✧满足客户化定制的需求充分考虑到客户对于数据中心规格需求的差异化，以及部署物理空间的特殊性，微模块数据中心可以根据客户的实际需求，提供快速定制服务，并实现工厂预置生产，现场快速安装。
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目前大部 分石油企业没有这些数据 的
数 据 资 源 问 题 分 析
在石油企业信息化建设的发展过
程 中 ，由于各业 务 系统 建设 的阶 段
统一标准 ， 各个业 务系统 在建设过程 中也没有进行全局 的考虑 ， 而是基于 本单位 、本部 门、本业务的需求进行
单 独设计的 ， 使得这些全局性的基础
着密切的联 系，在进行建设时 ， 该 应
业希 望能够提供更高层次的数据分析 功能 ，从而更好地为经营管理 、科研
及决策提供支持 ，这将是石油企业信 息化建设面临的一个非常重要的问题。
但是 ，石油企业的生产经营 管理 所需要的大部分数据是跨部 门、 跨业 务的综合数据 ， 而不单单是某项业务
源。 这些 分散的不同业 务的数据库管 理 系统虽然能够满足各 自业务数据存
些现有的信息资源得不到共享 。 ２ ．各业务 系统之 间无法实现信息 的交换与共享。现有 系统主要从某一
投资的 经济效 益 ， 将是石 油企业 信息
６ 石油科技论坛 ０
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化 建设需要 解决 的一个主要 问题 。 ３ 不 能为全局 的管理提供综合业 ． 务数据 。 随着各项业 务信 息化管理的 推进 ， 各管理 系统逐步积 累了大量的
业务数据资源 。 这些业务数据 资源在
的经营决 策提供 服务 。
３ ．应用平 台的可扩 充性 。 要利用
成熟的应 用和开发平台 ， 其体系结构、
络不同位置上 的多个业务数据管理系
统 中的数据 。 这就暴露 出了数据 资源
部门的某项业务出发而进行规划设计
的， 虽然取得 了一些应用成果 ， 但由于
不是以建立整个企业管理信息系统为 目标来进行整体规划 ，于是 各系统各 自为政 ， 互不兼容 ， 互不通信 ， 形成一
个个信息孤岛，不能发挥总体效应 。
采用 的数 据库管理系统 也大不相 同 ，
数据 在不同的业务系统 中没有 统一编 码标 准 ， 例如员工张三在不同系统中 的员工编码 不同 ， 导致 系统与系统之
间无法进行 顺畅 的数据 交换 ， 使得 一
从简单 的文件数据库到复杂的网络数 据 库 ，它 们构 成 了企业 的异 构数 据
资源共享 ， 为企业的管理与决策提供 跨 业务、跨部门的综合数据支持 。 本文将结合我国石油企业的特点 和 信息化 建设现 状 ， 出石油企业数 提 据 中心建 设的一些 基本 看法与思路 ，
以供研讨 。
的维 护 、 形成统一 的标准 ， 便于各个
系统 之间的数据 流通 与交换 。但是 ，
用 系统 ，并进 行大 量数 据 的综 合分 析。 这势必造成工作量大 ， 间长 ， 时 且
容 易出现 人为差错 ， 从而影 响决 策的 质量和时 效。要解决这个问题 ，企业 就必须采用数据整合方式建立数据 中 心 ，从而 实现各个 系统 的互联互通 、
方面的如下几个主要 问题 ： １ 企业的基础数据信息没有统一 ． 的标准 。 在所 有的业 务管理信息系统 中， 有一些基本的元素是整个石油企 业 的基础数据 ，例如人事基本信息 、 器材物 资基本信息 、设备基础信息 、 钻井基本信息 、组织机构 （ 岗位 ）基 本信息 ， 等。这些基础数据在企业 等 的大部分业务 中都有可能被使用 ， 它
的数据 。 由于各个系统之 间还没有实 现互连互通 ， 还不能实现跨 多个系统 的数据采集与汇总 。 要得 到全企业的
确定统一的建设标准 ， 使各个部分 能
们应该作为企业的基础数据进行统一
石油企业现在采用的是上级对其
所属的下级进行纵 向 （ 垂直 ） 管理 的
方式 ， 基本上是 每一级都需要 向其上 级部 门上 报数据 （ 报表 ） 同时接受上 ， 级部 门的指令 。目前 ，虽然 各个管理 部门都有 自己的业 务管 理系统 ， 系 但 统之 间没有预 留接 口， 不能实现 系 还 统之 间 自动的数据交换 与共享 。 各级 部 门之 间的信息传递一般还是采用传 统 的纸质报表 、传真 、电话 、磁盘 、 Ｅ ｉ等方式来实现 ，得到的数据信 ｍａｌ 息 大部分 都是 文件格式 ， 通常需要手 工或 自动导入 到本单位的数据库系统
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科 技 管 理
在信息化时代和 经济全球化 的市 场经济环境下 ， 企业领导要做 出一项
科学 的决策 ， 往往需要查询 多个基 于 各种异构数据源的业务系统或外部应
储和 管理要 求 ， 但在许 多情况下 ，为 作 出一个决策可能需要访 问分布在网
中。这就大大增加 了工作量 ，同时也
无法保证被交换数据 的一致性 、 完整
性和及时性 。 显然 ，这种 “ 信息孤 岛”的出现 在很大程度上降低 了信同的系统之间进行顺畅地交 换和共享 ， 进而提 高原 有各项 信息化
性、 技术性以及其 它经济和 人为因素 的影 响 ， 导致 企业 积累 了大量采用不 同技 术体系 、存储 方式 的业务数据 。
本部 门、本业务 的管理 、经营 、决策 过程 中能提供完整 、及时 、有效 的数 据支持 ，使本部 门、本业务 的管理 由
“ 经验型 ”向 “ 科学型 ”转变 。
含的内在信息进行提取 。随着信息管
理系统的广泛应用和数据量激增 ，企
４ ．应用功 能的整体性。 数据 中心 将包含 多个部分 ， 个部分 之间都有 每
现有信息管理 系统 中的数据分析
工具 ， 无论是查询、 统计还是 报表 ， 其
标 准规范和应用功能 ，应满足企业进 行数据 中心建设的实际需求 ，支持 与 其 他同类平台的接 口与兼容 ，并能保
证将来各应用平 台的扩充和升级。
处理方式都是对指定的数据进行简单
的数字处理 ，而不能对这些数据所 包