油田生产综合数据统计管理系统分析
中石化主数据管理介绍
9
在MDM一期建设和应用的基础上,中石化目前正在将主数据集中管控的流 程推广到众多ERP服务器分散部署的企业中,以实现全股份公司范围内的 主数据统一和标准化应用,为总部应用创造条件
UNIX
8CPU/16GB内存/100GB硬盘
UNIX
8CPU/24GB内存/100GB硬盘
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目前中石化的MDM主数据管控平台的建设还在进行中,第一期完成了在中 石化ERP集中服务器的应用,已经成为了中石化ERP集中服务器系统中主 数据管控的一个重要部分
油田板块 西南分公司 北京天然气分公司 上海海洋油气分公司
Repository
SAP XI
MDM
Syndicator
中石化MDM集成解决方案:
1.SAP MDM:标准主数据资源集中存储和管 理、主数据查询和分发;MDM提供主数据 的控制平台、主数据上载管理、主数据管理、 主数据分发管理、主数据发布等功能,并提 供标准的API和Web Service等接口实现与其 他系统的数据接口功能
第一阶段
第二阶段
第三阶段
目 实现流程和功能、 标 支持总部集中管控;
满足集中服务器主 数据集中管控需要; 初步形成标准化主 数据资源
功 存储、查询、分发、 能 申请、接21种全局性主
数据资源
目 完善流程和功能;提 标 升主数据资源质量和
覆盖面
功 存储、查询、分发、 能 申请、审核、对照、
特点是: 1.MDM与企业的主数据维护流程相集成,严格的权限控制保证总部标准化主数据管控流程的落实; 2.企业直接使用总部标准化主数据,无需任何的对照和变换;
油田分析试验数据库及管理信息系统的设计与实现
勘 探 开 发 研 究 院 分 析 试 验 中 心 样 品分 析 、 托 ( 交 ) 田 外 单 委 送 油
各 采 油 厂 的 分 析 试 验 工 作 主 要 是 对 油 气 水 进 行 分 析 ,业 务
因 建 采 位 进行 的分 析 试 验 数 3 渠 道 产 生 。以往 , 田未建 立 分 析 试 验 性 质 相 似 。 此 应 统 一 标 准 , 立 相 同数 据 结 构 , 用 相 同 的 功 个 油
长距 射 频 产 品 多 用 于 交 通 上 . 别 距 离 可 达 几 千 米 。 自动 收 费 识 如
或识 别 车 辆 身 份 等 。 其 所 具 备 的独 特 优越 性 是 其 他 识 别 技 术 无
法企 及 的
无 源 电子 标 签 ( 动 标 签 ) 有 内 装 电池 。 阅 读 器 的 读 出 被 没 在 时 .电 子 标 签 从 阅 读 器 发 出 的射 频 能 量 中 提 取 其 工 作 所 需 的 电 源 。 无 源 电子 标 签 一 般 均 采 用 反 射 调 制 方 式 完 成 电子 标 签信 息 向阅 读 器 的传 送 无 源 电 子标 签 识 读 距 离 较 短 . H U F无 源 技 术 一 般 可 达 到 3 8 ~
21 0 2年 5月
中 国 管 理 信 息 化
Chn a a e n f r to iain iaM n g me t n o main z t I o
Ma , 01 y2 2
Vo .5. .0 I1 No 1
第 1 5卷第 l 期 O
油田分析试验数据库及管理信息系统的设计与实现
高 薇
( 长庆油田公司勘探开发研究院 低渗透油气田勘探开发国家工程实验室, 西安 7 0 1) 10 8
生产经营数据统计与指标分析系统研究
保系统数据的实时性、稳定性、安全性,并创建丰富的窗体 和可视化空间,达到界面美观、友好的效果。
后台数据库服务器以 Oracle 11g 数据库为基础进行开发, 该数据库具有快速故障切换、简易管理和零数据丢失灾难保 护功能,可以有效提高数据的可用性,最大限度地减小由于 天灾、人为操作错误或正常维护等各种原因导致停机现象所 带来的风险,满足了油田生产管理过程中数据保存量大,存 储和读取速度快的要求。 2 系统功能实现
该系统主要包括录入系统和查询系统,录入系统和查询 系统实现的主要功能如图 1 所示。
生产经营指标统计与分析系统 生产经营指标统计与分析系统
录入系统 录入系统
查询系统 查询系统
数临报
据 录 入
数据录时保存
临时保表管理
报 表 管
入存理
Excel Excel
报 表 导 出
指 报标 表图
表 分 导析 出
报 表 指审 标核 图、 表解 分锁 析
智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
生产经营数据统计与指标分析系统研究
潘永才,罗雪姣,温小清,刘海龙,汪 标
(湖北大学 计算机与信息工程学院,湖北 武汉 430062)
摘 要:为了实现信息化管理,以Java EE和Oracle 11g数据库为基础,开发了数据统计与指标分析系统。该系统完成数据
录入以及各种分类形式的汇总,指标计算分析和图表展示等功能。实际应用证明,该系统操作界面友好,数据汇总方式符合
实际应用标准,数据处理安全,快速。
关键词:数据统计;指标分析;Java EE;Oracle 11g数据库
油田公司统计工作管理制度范文
油田公司统计工作管理制度范文一、引言统计工作在油田公司中具有重要的作用,可以为决策、管理和发展提供准确可靠的数据支持。
为了规范和提高统计工作,确保统计数据的准确性和实用性,油田公司制定了本管理制度。
二、目的和范围1. 目的:确保油田公司统计工作的规范化、精确化和科学化,提高统计数据的质量和效益。
2. 范围:适用于油田公司内所有部门的统计工作。
三、基本原则1. 准确性:统计数据应该准确无误,确保数据的可靠性和实用性。
2. 公正性:统计工作要公正、公开、透明,严禁虚假统计和数据造假。
3. 完整性:统计数据要涵盖全面、完整的信息,确保数据的完整性和可比性。
4. 保密性:对于涉及机密的统计数据,必须严格保密,防止泄露和滥用。
四、统计数据的收集和归档1. 数据收集:各部门应按照统一的规范和要求,及时、准确地进行数据收集,并将数据报送统计部门。
2. 数据归档:统计部门负责对收集到的数据进行归档和整理,保证数据的安全和可访问性。
五、统计报表的编制和发布1. 统计报表的编制:统计部门应根据公司的需要,制定统一的统计报表格式和要求,并指导各部门进行报表的编制。
2. 报表发布:统计部门应及时发布统计报表,并确保报表的准确性和可靠性。
六、统计数据的分析和利用1. 数据分析:统计部门负责对统计数据进行分析和研究,提供相关的数据分析报告给公司的管理层和决策者。
2. 数据利用:各部门根据公司的需要,利用统计数据进行相关业务的分析和决策。
七、统计工作的监督和评估1. 监督:公司领导对统计工作进行监督,确保统计工作的规范和有效进行。
2. 评估:定期对统计工作进行评估,提出改进意见和建议,不断完善统计工作的管理制度。
八、违反统计工作管理制度的处理办法对于违反统计工作管理制度的行为,将根据公司的规章制度进行相应的处理,包括警告、处罚甚至解雇等。
九、总结油田公司统计工作管理制度的制定和执行对于提高统计工作的质量和效益具有重要意义。
公司将始终坚持准确、公正、完整和保密的原则,不断完善统计工作的管理制度,为公司的发展和决策提供可靠的数据支持。
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、背景介绍油田企业数据中心是一个重要的信息管理平台,用于收集、存储、处理和分析油田相关的数据。
数据资源管理是保证数据中心高效运行的关键要素,它涉及数据的收集、整理、存储、共享和安全等方面。
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、数据资源管理标准格式1. 数据收集数据资源管理的首要任务是收集各类与油田相关的数据。
数据可以来自油井、设备、生产、地质、地理等多个方面。
数据收集应遵循以下标准格式:- 数据来源:明确数据的来源,例如油井传感器、地质勘探仪器等。
- 数据类型:详细标注数据的类型,如温度、压力、流量、地层厚度等。
- 数据采集时间:记录数据采集的具体时间,确保数据的时效性。
2. 数据整理数据整理是将收集到的数据进行分类、筛选和清洗的过程。
数据整理应遵循以下标准格式:- 数据分类:根据数据的类型和用途进行分类,如生产数据、地质数据、设备数据等。
- 数据筛选:对收集到的数据进行筛选,去除异常值和无效数据,确保数据的准确性和可靠性。
- 数据清洗:对数据进行清洗,包括去除重复数据、填补缺失值等,确保数据的完整性和一致性。
3. 数据存储数据存储是将整理好的数据保存在数据中心的过程。
数据存储应遵循以下标准格式:- 数据库设计:根据数据的类型和结构设计数据库,确保数据的高效存储和检索。
- 数据备份:定期对数据进行备份,确保数据的安全性和可恢复性。
- 数据权限管理:对不同角色的用户进行权限管理,确保数据的安全和隐私。
4. 数据共享数据共享是将数据资源提供给需要的用户和部门使用的过程。
数据共享应遵循以下标准格式:- 数据共享方式:提供多种数据共享方式,如API接口、文件下载、数据查询等。
- 数据共享权限:根据用户的角色和需求,设定不同的数据共享权限,确保数据的安全和合规性。
- 数据共享监控:对数据共享进行监控和审计,确保数据的合法使用和防止数据泄露。
5. 数据安全数据安全是保护数据资源免受未经授权访问、篡改和破坏的过程。
关于油田井下作业生产信息管理系统的开发研究
关于油田井下作业生产信息管理系统的开发研究摘要:从客观角度而言当前井下作业系统于生产管理及数据应用层面依旧存在着诸类问题,亟待优化解决,诸如在数据的格式及分布层面相对分散,难以集中化处理,产生信息孤岛情况,作业系统的内部单位之间数据查询较为不便,资料文件的交流不够便捷,导致信息互通程度较低等。
因此基于这类问题的存在,在当前着力做好油田井下作业生产信息管理系统的研究开发,促使信息数据区域统一规范化,深度吻合使用维护及生产业务所需,尤为现实和必要。
abstract: objectively speaking, there are still many problems in production management and data application of downhole operation system. for example, the dispersive data layout makes it difficult to do centralized processing and lead to information island. data query between internal units of the operation system is not convenient and the communication of files is not convenient either, which lead to low degree of information sharing. therefore, the research and development of production information management of downhole operation is particularly realistic and necessary. it can promote the regional standardization of information data and meet the need of use and maintenance and production. 关键词:油田井下作业;信息管理系统;研究开发;论述key words: oilfield downhole operation;information management system;research and development;discuss中图分类号:tp311 文献标识码:a 文章编号:1006-4311(2013)22-0227-021 油田井下生产信息管理系统的运营理念研究从现实层面分析,油田井下作业生产信息管理系统(以下简称为信息管理系统),主要是通过对油田的井下生产作业为主要对象,实现对生产信息方面的良性处理、存储及传递,全面实现计算机网络化的管理操作,对于作业的质量效率而言能够做出大的提升,可以使油井的使用更长,最终达到作业成本降低,作业占井周期缩短,低投高收的目的,在提升管理业务成效的同时,促进油田生产的根本效益。
长庆油田数字化管理系统教程
长庆油田数字化管理系统教程1. 引言长庆油田是中国最大的油田之一,为了提高油田的管理效率和生产能力,长庆油田引入了数字化管理系统。
这是一个基于现代信息技术的综合化管理系统,可以对油田进行全面的数据采集、分析和监控,提供实时的生产数据和决策支持。
本教程将介绍长庆油田数字化管理系统的基本使用方法和功能。
2. 系统登录首先,打开系统登录页面,输入正确的用户名和密码进行登录。
登录成功后,系统将进入主界面。
3. 主界面主界面是长庆油田数字化管理系统的核心界面,提供了各种操作和功能入口,以及实时的数据展示和监控。
主界面分为若干个模块,包括实时生产数据监控、设备状态监控、报警信息查看等。
在主界面上,可以通过菜单栏或者快捷图标进行各种操作。
例如,点击实时生产数据监控模块,可以查看当前的生产参数和指标。
点击设备状态监控模块,可以实时监测设备的运行状态和故障信息。
点击报警信息模块,可以查看当前的报警信息和处理状态。
4. 数据采集和分析长庆油田数字化管理系统具有强大的数据采集和分析功能。
它可以自动采集各种生产数据,包括油井产量、注水量、油水比等。
采集到的数据将会被存储到数据库中,并且可以通过系统的数据分析功能进行处理和展示。
系统提供了多种数据分析方法,可以进行数据统计、趋势分析、关联分析等。
通过这些分析方法,可以发现生产中存在的问题,并进行优化和调整。
同时,系统还支持自定义报表和图表的生成,可以将数据以图表和报表的形式进行展示和输出。
5. 任务管理长庆油田数字化管理系统还提供了任务管理功能,可以对生产任务进行全面的管理和跟踪。
用户可以创建新的任务,并指定任务的执行人员和完成时间。
系统将自动提醒相关人员完成任务,并通过任务进度条展示任务的完成情况。
任务管理不仅能帮助油田管理人员更好地组织和分配工作,还可以提高工作效率和生产能力。
通过任务管理,用户可以清楚地了解每个任务的进展情况,及时处理和解决问题。
6. 报警管理长庆油田数字化管理系统具有实时的报警管理功能,能够及时监测异常情况并进行报警。
油田数字化管理概论
平台建立综合数据库,将生产数据存储于数据库。基于这些数据,实 现数据自动统计,自动生成各种样式报表、图表,从而为分析优化决策提 供数据基础。
数据智能分析
平台集成地质、工艺、油藏管理以及其它优化专家系统。实现油田产 能分析、单井动态分析、故障分析、生产参数优化分析、油藏分析等,并
做出决策优化建议措施,从而为油田生产开发提供科学的依据及建议,提
(二)平台建设思路
生产数据管理
采集监控诊断
数字化平台
分析优化决策
智能调度控制
(二)平台建设思路
为实现上述六大目标,平台将利用 “采集监控诊断、生产数据管理、 分析决策优化、智能调度控制的一体化数字管理思想” 为建设思路,集 成各自动控制系统、计量系统、诊断系统、优化分析系统、专家系统以及 视频监控等系统,实现油田的数字化生产管理。
综合数据库四平台框架生产管理系统生产管理系统数据自动采集异常自动报警单井电子巡井远程自动控制油田自动调度油井动态分析生产数据管理应急指挥抢险设备数据管理四平台框架智能专家系统智能专家系统工艺专家系统地质专家系统油藏油田管理四平台框架平台部署图四平台框架五业务功能分布图生产监测功图采集远程控制报警监测视频监测车牌识别生产数据分析统计管线泄露监测井口数据视频上传至增压站
智能专家系统
综合数据库
(四)平台框架
油井数据
综合数据库
实时数据库
注水数据 站数据 管线数据 灌区数据
…
综合数据库
静态数据
动态数据 作业数据
关系数据库
专家数据
应急数据 设备数据 …
(四)平台框架
生产管理系统
生产管理系统
数 据 自 动 采 集
异 常 自 动 报 警
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和数据处理平台,它承载着大量的数据资源。
有效管理这些数据资源对于油田企业的运营和决策具有重要意义。
本文将从五个大点出发,详细阐述油田企业数据中心数据资源管理的重要性和方法。
正文内容:1. 数据资源的分类1.1 结构化数据:包括生产数据、地质数据、钻井数据等,这些数据以表格形式存储,易于管理和分析。
1.2 非结构化数据:包括声波数据、图象数据、文本数据等,这些数据以文件形式存储,管理和分析相对较为复杂。
2. 数据资源的采集与整合2.1 采集:通过传感器、监测设备等实时获取油田相关数据,并进行实时监控和采集。
2.2 整合:将不同来源、不同格式的数据进行整合,建立统一的数据模型和标准,确保数据的一致性和可用性。
3. 数据资源的存储与备份3.1 存储:选择合适的存储介质和存储技术,建立高效可靠的数据存储系统,确保数据的安全和可靠性。
3.2 备份:定期进行数据备份,建立灾备机制,防止数据丢失和系统故障对企业运营造成影响。
4. 数据资源的分析与挖掘4.1 数据分析:利用数据分析工具和算法,对数据进行统计、分析和建模,提取有价值的信息和规律。
4.2 数据挖掘:通过数据挖掘技术,发现数据中的隐藏模式和关联规则,为企业决策提供支持和参考。
5. 数据资源的共享与应用5.1 共享:建立数据共享平台和机制,促进不同部门和单位之间的数据共享和协作,提高数据的利用效率。
5.2 应用:将数据资源应用于油田企业的生产、管理和决策过程中,实现数据驱动的智能化运营。
总结:数据资源管理对于油田企业的运营和决策具有重要意义。
通过对数据资源的分类、采集与整合、存储与备份、分析与挖掘、共享与应用等方面的管理,可以提高数据的价值和利用效率,为企业的发展提供有力支持。
油田企业应重视数据资源管理,建立完善的数据中心,提升企业的数据管理水平。
长庆油田生产数据报表统计应用案例
长庆油田生产数据报表统计应用案例
时间:2011-01-17 点击:
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长庆油田公司(PCOC)是隶属于中国石油天然气股份有限公司的地区性油田公司,总部设在陕西省西安市,工作区域在中国第二大盆地——鄂尔多斯盆地,横跨陕、甘、宁、内蒙古、晋五省(区),勘探总面积37万平方公里。
近五年来,油气年产当量连续以百万吨规模攀升,净增长居中国石油前列,目前,油气产量位居中国石油第二位,全国第三位。
为了加强对生产数据的集中管理,给领导者提供及时、准确的生产数据和统计信息,同时减少数据采集和统计的工作量,长庆油田采油三处通过华天动力OA系统开发了生产数据报表统计系统。
在OA系统的主界面,集中显示了各种生产数据的日报、月报、年报,一目了然的信息非常方便领导者查看。
点击标题,即可查看相关内容。
在表单中,既显示了各作业单位的各种生产数据,又直接生成了统计图形,使查看更加直观(表单数据为演示数据,非真实数据):
在OA系统主界面的功能列表区,同样可以查看各种相关的生产数据,并对数据进行新建、修改或删除。
点击菜单列表,可以查看具体内容(表单数据为演示数据,非真实数据):
由于长庆油田的统计报表包含项目很多,数据量很大,涉及的表比较多,所以实现起来并不容易,既要保证数据的完整性,又要保证使用的便利性。
经过华天动力OA系统开发人员和长庆油田项目负责人的积极沟通和配合,终于将报表系统圆满开发出来,得到了企业领导的肯定。
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、背景介绍油田企业数据中心是一个重要的信息化平台,承载着大量的数据资源。
为了高效管理和利用这些数据资源,油田企业需要建立科学的数据资源管理体系。
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、数据资源分类1. 采集数据:包括地质勘探数据、生产数据、设备数据等。
2. 外部数据:包括市场信息、行业统计数据等。
3. 内部数据:包括企业内部各部门的数据、报告、文档等。
三、数据资源管理流程1. 数据采集:油田企业通过各种传感设备、监测系统等采集数据,并进行质量检查和校正。
2. 数据存储:将采集到的数据按照一定的结构和格式存储到数据中心的数据库中,确保数据的安全性和可访问性。
3. 数据清洗:对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等处理,确保数据的准确性和一致性。
4. 数据整合:将不同来源的数据进行整合,形成统一的数据集,方便企业内部各部门的使用。
5. 数据分析:利用数据分析工具和算法,对数据进行挖掘和分析,提取有价值的信息和模式。
6. 数据共享:将分析得到的结果和报告进行共享,提供给企业内部各部门和外部合作伙伴使用。
7. 数据备份和恢复:定期对数据进行备份,并建立完善的数据恢复机制,确保数据的安全性和可靠性。
四、数据资源管理的要求1. 数据安全:建立严格的数据权限管理制度,确保只有授权人员可以访问和修改数据。
2. 数据质量:制定数据质量标准,对数据进行质量检查和校正,确保数据的准确性和一致性。
3. 数据共享:建立数据共享平台,提供给企业内部各部门和外部合作伙伴使用,促进信息共享和合作。
4. 数据分析:建立数据分析团队,利用数据分析工具和算法,挖掘数据中的价值信息,为企业决策提供支持。
5. 数据备份和恢复:建立定期备份机制,确保数据的安全性和可靠性,减少数据丢失的风险。
五、数据资源管理的效益1. 提高决策效率:通过数据资源管理,企业可以快速获取和分析数据,为决策提供科学依据。
油田生产数据质量监控系统的设计与实现
IF R A INT C N L G 信息 N O M T E H O O Y O 化建设
7 3
目录 管 理 、 向导 式 定 义 、 规 则 分 发管 理 、规 则 变 更 管理
后的合格数据和文件能够定 时自动加载到中心数据库服 务器上 ,不合格数据标识保 留在系统库 的 日志表中 ,便 于追溯未成 功加载数据的原因。 7 )数据统计模 块 根据不同 目的 ,实现 以井为搜索条件 的所有各专业 数据库 记录统 计 :以专业为搜索条件 的分时段 各数据库
7 2
lRNNY化 。ATL信设 N E。 息 FTcG 建 o.H M 。 。
油 田生产数据质量监控 系统 的设计与实现
刘 英 陈 国 朗 ’ 陈 思 磷 ’ 张德 君 ’ 杨 丽 (. 1中国石 油 新 疆 油 田分 公 司数 据 中心 新 疆 克 拉 玛依 8 4 0 : 3 0 0 2新疆克拉玛依红有软件有 限责任公 司 新疆克拉玛依 8 4 0 . 3 0 0)
记 录 数 据统 计 分析 、总 数 据 量统 计 :以数 据 源 为搜 索 条 件 分 时段 数 据 入 库 量 统计 ;以井 为搜 索 条件 , 以数 据从
功 能 ,使 得校 验 规 则 易 于 管理 和 维 护 ;能够 手动 或 自动
地 从校验 规则库 中 ,下载仅 适用 本专业 的数据校 验规 则 :上下级 单位规则库更新同步 ,并记录校 验规则 变更
井位论证 、井各种设计、钻井、录井、测井、试油等专 业数据产生 固有 的先后顺序为依据 ,对入库数据流转情 况进行 实时追踪统计 。
过 程 。校 验 规 则 可 分 散部 署 ,也 可 独 立 部署 在 单 机 上 运
行。
4 )数据 防火 墙 建设 与管 理 数据 一 旦 进 入 数据 主 库— — 中 心库 就 将 面 向用 户 , 确 保 数 据 高质 量 进 入 中心 库 关 系 到用 户 对 信 息 化 建 设 的
新疆油田生产指挥系统开发与应用
一 一 一 一 一 一
l 生产动态信息的 l快 速查询分析
■■ ■■ ■■■■■■ ■■ ■■■■■■■
指挥系统
蒺 蘸
分析图表 /
油 田公司 生产系统
■ ■ ■ ■ ■ = ■ = ■ = ■ = ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ l 生产预警预测 1 分析
量、 类型、 钻井进尺等信息 , 完成数据综合统计分析。
3 . 3 试 油 工 程模 块
在 三维 地理 上 用不 同的标 识展 示 勘探 井 、 评 价井 的试油 情 况分 布 , 并 反映试 油 井 的数 量 、 类型 、 试 油情
运行 的压力 、 温度 、 流量等参数 ) 进行预警报警监控 , 同 时 反 映 进 入 和输 出集 输 管 网 系 统 的 油 、 气 的 接 收 量、 销售量 和库 存量 等情 况 , 完成 数据综 合统 计分 析 。
●■■■ ■ ■■■■ ■■■■■■■■■■ ■ ■一
油气储 运 指挥 系统
■ ■ ■ ■ _ ■ ■■ ■ -馨
自 动化 / 集成 / ■ ■ =: ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ● ■ ■ ■ ■ ■ ■ 一 l 生产状况动态 l 跟踪监 控管理
.
数据 中心
行状态( 水库进库 、 出库流量等参数 ) 、 各 电源盒 电线 负荷等运行参数进行监控 , 及 时发布气象信息。
新 疆 油 田生产 指挥 系统 开发 与应 用
・ 7 1 ・
建设 等 主要 生 产信 息 系统 和生 产 自动 化 系统 、 视 频监控系统 、 G P S 车辆管理系统 、 三维地理信息 系统
_ _ _ _ _
重点项
油气田企业生产受控管理系统建设应用
文|石磊 党晨曦 崔培鑫一、引言近年来,油气田企业在储量、产量、发展规模、经营业绩等方面实现了较快发展,企业整体价值得到了较大提升。
但业务发展速度快,整体规模增长迅速的同时,也给企业生产管理提出了越来越高的要求。
在当前信息化、自动化不断推行的环境下,油气田企业生产受控管理不够精细、业务质量和工作效率有待提高、管理效能还需持续优化等问题,已成了制约企业发展的重要因素。
为解决上述问题,亟需开发一套面向油气田企业生产受控管理的系统,进一步规范生产受控管理流程,提升企业内部各级单位协同办公能力。
从而有效提升工作效率,达到企业安全生产的目的。
二、建设目标生产受控管理系统的建设目标主要包括:遵循“总体规划、分步实施、先易后难、先简后繁”的指导思想,构架一个业务驱动、架构灵活、资源共享、数据为先、分级管理、方便易用、扩展性强的生产受控管理平台。
建立生产受控线上审批流程,优化审批程序、减少审批时间;建立油气田企业各类生产受控管理信息库,实现全生命周期管理;建立生产受控管理的各类报表,实现相关信息的分析、发布、查询功能;同时利用数据分析、移动应用等技术,集成原有信息化系统相关成果数据,提高工作效率和管理水平,有效保障企业生产受控高质量运行。
三、系统架构生产受控管理系统主要从基础数据建立、生产受控数据录入、统计分析查询、数据整合、系统管理等五方面进行构建(如图1)。
基础数据建立主要根据生产受控管理要求,建立相应数据表单、划分相应管理节点、梳理相应管理流程。
生产受控数据录入主要根据系统建立的基础数据模板,自动或人工线上录入相应数据。
统计分析查询主要以图表形式实现对录入数据的再处理。
数据整合为将油气田企业其他系统数据直接读取至生产受控管理系统,并预留系统接口,便于后期整合更多其他系统数据。
系统管理主要包括系统用户、功能菜单、角色权限、系统参数及调整日志等管理。
生产受控管理分为生产运行管理和项目管理,生产运行管理业务流程(如图2)为,数据上报人员在上月根据生产工作情况,预计下月工作计划。
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是油田企业的核心部门,负责管理和维护企业的数据资源。
数据资源管理是指对企业数据进行采集、存储、处理、分析和应用的一系列活动。
有效的数据资源管理可以匡助油田企业实现数据共享、提高决策效率、降低成本、提升竞争力。
本文旨在为油田企业数据中心提供数据资源管理的标准格式文本。
二、数据资源管理的目标1. 提高数据质量:确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性,以保证数据的可靠性和可用性。
2. 提高数据安全性:采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性,防止数据泄露和未经授权的访问。
3. 提高数据共享能力:建立数据共享机制,促进不同部门之间的数据共享和协作,提高企业内部的信息流通效率。
4. 提高决策支持能力:通过对数据进行分析和挖掘,提供有价值的信息和洞察,支持企业决策的制定和执行。
5. 降低数据管理成本:通过优化数据管理流程和采用合适的技术工具,降低数据管理的成本和工作量。
三、数据资源管理的原则1. 数据一致性原则:确保不同系统、不同部门之间的数据一致性,避免数据冗余和数据不一致的情况。
2. 数据安全性原则:采取适当的技术和管理措施,保护数据的安全性,防止数据的泄露、篡改和未经授权的访问。
3. 数据共享原则:建立数据共享机制,促进不同部门之间的数据共享和协作,提高企业内部的信息流通效率。
4. 数据质量原则:确保数据的准确性、完整性和及时性,提高数据的可靠性和可用性。
5. 数据价值原则:通过对数据进行分析和挖掘,提供有价值的信息和洞察,支持企业决策的制定和执行。
四、数据资源管理的流程1. 数据采集:采集企业内部和外部的各类数据,包括生产数据、地质数据、工程数据、经济数据等。
2. 数据存储:建立数据仓库和数据库,对采集到的数据进行存储和管理,确保数据的安全性和可用性。
3. 数据处理:对存储的数据进行清洗、整理、加工和转换,以提高数据的质量和可用性。
4. 数据分析:运用数据分析工具和方法,对处理后的数据进行统计、分析和挖掘,提供有价值的信息和洞察。
A2系统在辽河油田中的具体应用探究
A2系统在辽河油田中的具体应用探究摘要:近些年,随着大数据技术的不断完善,信息技术在石油领域也发挥了重大的作用,越来越多的油田也逐步向着信息化建设的核心目标迈进。
辽河油田通过3年多的建设搭建了A2系统,并通过实践表明该系统能够较好完成油气水井日报、月报数据的采集、处理、制表、存储、上报工作。
A2系统的深入研究对于中国石油股份公司A2系统的全面深化具有很好的借鉴意义。
关键词:A2 系统辽河油田应用一引言A2系统是中国石油油气水井生产数据管理系统的简称,是中国石油信息技术总体发展规划中的一个核心内容。
目前,A2系统前期建设工作基本完成,总体框架和系统平台也已搭建完成,现阶段的工作主要是以深化和扩展应用为主。
目前,A2系统在辽河油田运行状况良好,通过该系统,能够较好完成油气水井日报、月报数据的采集、处理、制表、存储、上报工作。
通过推广实施A2系统,辽河油田公司统一了数据模型,统一了操作平台,统一了计算规则,统一了报表格式,实现了数据集中存储。
二 A2系统功能概述及在辽河油田的应用油气水井生产数据管理深化应用项目是以A2主数据库为基础,以生产需要为目标,扩充采集,扩展应用, 集成应用系统,深化A2系统建设及应用。
图1 A2系统功能简图2.1 A2系统日报应用目前,A2系统日报涵盖了辽河油田公司级、采油厂级、作业区级、采油队级、地质调度五级行政单位的生产日报表。
日报应用共61张报表,其中包括7张钻取报表、8张子报表。
主要包括公司级日报、采油厂级日报、作业区日报。
1)公司级日报涉及的主要单位是各采油厂、生产运行处,部分来自用户录入。
当用户录入“计划指标数据、核实量数据、进油量与输油量”等数据后,点击“上报”,生产运行处级用户点击“公司级日报处理”生成各相关报表,经过领导“审核发布”后,拥有该功能的用户可以进行查询、导出、打印操作;2)采油厂级日报采油厂级日报涉及15个菜单,13个报表查询功能。
主要实现厂级生产日数据、注汽日数据统计汇总,油井、气井、水井日数据查询,油井、水井、气井、吞吐井、注汽井综合记录查询;3)作业区级日报一方面可以实现各作业区SAGD已转待转井组采出与注入数据统计汇报,另一方面实现作业区稠油油井生产数据查询以及实现SAGD与蒸汽驱井组注汽情况统计,而且还能够实现采油井、注水井、分层注水井生产日数据查询。
油田生产数据分析与决策优化
油田生产数据分析与决策优化一、引言油田生产是指通过开采油井获取石油资源的流程,是石油勘探开发的最终目标,其中生产数据分析和决策优化是提高生产效率和盈利能力的重要手段。
二、油田生产数据1. 什么是油田生产数据油田生产数据是指对油田生产实时监测以及开采后对数据的统计和分析,包括生产量、注水量、水油比、沉淀物的浓度、温度、压力等等指标。
2. 生产数据的获取和管理生产数据可以通过一系列的监测设备获取,如计量仪表、传感器和录波仪。
而生产数据的管理则需要结合信息科技,现代获取方式包括人工采集、自动监测和无人值守的仪表监控系统。
3. 生产数据的分析和应用生产数据分析包括数据质量分析、数据处理、统计分析和数据建模等多个方面,而生产数据应用则主要是用于决策支持、优化生产、节能减排和环保,大大提升了油田的开发效益。
三、油田生产数据分析1. 生产数据分析的目的生产数据分析目的是基于各种生产数据建立数据模型,通过分析生产数据指标,为油田的生产安排,管理和决策提供可靠的依据,以达到最优的生产效益。
2. 生产数据分析的方法生产数据分析包括数据挖掘、统计分析、因子分析和预测模型等多个方面,如通过数据挖掘技术来识别水油比和沉淀物之间的相关性,根据统计分析来得出油井的最优开采方案,并且建立模型预测油井的产量。
四、油田生产决策优化1. 决策优化的意义油田开发面临着复杂的地质环境、市场环境、技术条件等多个因素,决策优化的目的是在满足环保、节能等要求的前提下,全面考虑生产安排、井口工程、物控管理等方面因素,以谋求最优利润。
2. 决策优化的流程决策优化的流程包括方案制定、方案评价、结果分析和制定最终方案等步骤,其中方案评价是决策优化的关键环节。
3. 决策优化的方法决策优化的方法包括多目标规划、灰色关联分析、障碍理论、Fuzzy数学模型等多个方面,如通过多目标规划解决经济效益和生态环境保护之间的矛盾,利用灰色关联分析解决产量和水油比之间的矛盾。
采油工程部油井生产数据分析
采油工程部油井生产数据分析在采油工程部中,生产数据分析是一个至关重要的环节。
通过对油井生产数据的准确分析和解读,能够帮助我们更好地了解油田的产能、生产状况以及存在的问题,从而采取相应的措施来提高产能和效益。
本文将对采油工程部油井生产数据分析进行探讨。
一、数据采集与整理油井生产数据采集是数据分析的基础。
在采集数据时,应确保数据的准确性和完整性,并进行合理的分类和整理。
数据分类可按照地区、井号、日期等方式进行,便于后续的分析和比较。
此外,还需进行数据的清洗,对异常值和漏采数据进行处理,确保分析结果的准确性。
二、数据分析方法1. 指标分析通过对采集到的生产数据进行指标分析,可以反映出油井的生产情况。
常用的指标包括井口产量、油水比、日产液量等,通过对这些指标的分析,我们可以了解到油井的产能情况、油水井比例以及水处理效果等信息。
指标分析可采用趋势分析法、对比分析法等多种方法。
2. 灰色关联分析灰色关联分析可以帮助我们探索各因素之间的相关性,并找出对油井生产数据影响较大的因素。
通过建立数学模型,计算各因素之间的关联度,进而确定影响因素的重要性。
灰色关联分析方法在多因素影响下,能够较为准确地找出影响生产数据指标的主要因素。
3. 时间序列分析时间序列分析可以帮助我们了解到生产数据随时间的变化规律。
通过对历史生产数据的统计和分析,可以预测未来的生产趋势,为生产调整和决策提供参考依据。
时间序列分析方法包括平稳性检验、趋势分解、ARIMA模型等。
三、数据分析结果的应用数据分析结果的应用是提高产能和效益的关键环节。
根据数据分析的结果,我们可以判断油井的生产状态,确定生产优化的方向。
比如,对于产能较低的油井,可以采取增加注水量、调整采油工艺等措施来提高产能;对于油水比较高的油井,可以通过调整生产参数、加强水处理等方式降低油水比。
此外,还可以根据数据分析结果对油井进行维护和管理,及时处理井口问题,确保生产的稳定和安全。
四、数据分析的挑战与应对措施数据分析过程中也会面临一些挑战,比如数据的不完整性、采样误差、模型选择等问题。
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油田生产综合数据统计管理系统分析
摘要随着科技的发展,油田生产开发技术也在不断更新,随着而来的便是油田中地质、工程等生产综合数据信息量不断增加,在这种情况下,运用综合数据统计管理系统对相关的生产进行管理是油田工作中的重要举措,运用综合数据统计管理系统不仅能够有效对相关数据进行管理,而且还可以有效提高数据的安全性能以及在进行数据获取和使用的时候极大的方便使用流程,节省时间,提高科研生产工作效率。
基于此,笔者结合下属单位采油厂,本文就针对油田生产综合数据统计管理系统展开分析。
关键词油田;生产综合;数据统计管理系统
前言
油田生产综合统计管理系统的设计标准是以数据存储和搜索范围、不同压缩包数据流量的大小以及在传输途中变换的码型为依据的。
采油厂在勘探开采到油气输出的过程中会产生很多的生产综合数据,这些生产综合数据有时需要删除或者增加,油田生产综合数据统计管理系统的开发有效地节省了工作时间,其能更加系统全面地处理这些数据,将每一个月、每一季甚至是每一年的开采数据进行统计。
1 油田生产综合数据统计管理系统的重要作用
采油厂的生产开发在我国国民经济中占据着非常重要的位置,是我国一项非常重要的工程项目,在进行具体的采油厂生产开发过程中,工作人员需要收集大量的资料,由于资料数据的处理量非常大,以往的人工整理不仅费时费力,并且效率低下,很多时候处理效果也不是很理想,但是在采油厂的生产开发过程中,石油的生产开发周期非常长,难度也比较大,许多工作需要重复进行,再加上对整个数据的收集整理缺乏有效的管理,石油生产开发的工作难度直线上升[1]。
但是采用综合数据统计管理系统,就会明显增强数据管理的效率,可以有效对生产开发过程中的相关数据进行准确快速的整理和保存。
在石油生产开发过程中,数据是所有工作的基础,是企业发展的根本,采油厂的各项生产都是靠数据说话的,在这种情况下,以往的传统数据管理方式已经明显不能满足石油企业的自身发展需要。
使用综合数据统计管理系统,不仅仅可以极大提高工作效率,还可以最大程度的降低人工操作带来的失误。
极大的节省人力物力,促进企业的良好发展。
2 问题的提出
随着采油厂网络基本完善,Oracle数据库普遍应用,办公工作简单、易用成为现在办公人员的必选捷径,只有快速高效的办公,才能适应现在信息化办公的需求。
目前计划规划部统计管理工作中存在以下几方面问题:
2.1 没有标准的综合数据库、无专业软件管理
目前在厂级综合数据统计方面没有标准的数据库,综合数据的大部分数据是以静态报表进行存储,另外在综合数据管理方面没有专业的数据管理软件,造成数据统计、查询的不便。
2.2 综合数据传送通过报表传送
数据信息的传送只能以静态报表的方式向上报,在各单位每次上报综合数据信息时,或者通过电话联系上报数据,或者利用电子邮件进行传送,或者将上报静态数据报表带到计划规划部,这些工作步骤不仅烦琐,而且不能有效利用网络资源。
2.3 数据报表的统计及生成不便
在统计员收集各类综合数据后,必须通过手工方式录入到EXCEL电子表格中,而且在基础数据录入中,还有一些通过计算完成的分析数据,这些数据也只能通过手工方式进行计算,不仅占用大量时间、降低了工作效率,而且增加了统计员的工作量,给统计工作带来不便。
2.4 DBF数据库管理老化
目前在上报油田公司统计报表中,还包含三类DBF数据库的管理,这三类数据库必须通过早期DOS模式进行管理,所有数据报表的生成必须通过敲入各种命令完成,这种烦琐的命令管理过程,已不能适应当前高效的界面化管理的需要。
3 油田生产综合数据统计管理系统的功能设计
3.1 用户划分
采油厂采取系统根据现有计划统计管理业务流程,集合与数据管理相关的业务人工作性质,共设定三种用户身份,如图1所示:
3.2 功能划分
(1)系统管理:包括用户管理、基础数据维护管理。
(2)录入数据管理:天然气数据管理、污水处理管理、供原稳装置油量管理、化学药品管理、井下作业油水井实际作业管理、生产用电管理、生产用水管理、消耗汽柴油管理、油水井生产数据管理、聚合物数据管理、测试测压数据管理、外运原油管理。
(3)計划数据管理:参数设置管理、提取数据管理。
油田生产经营公报:包括水聚驱产量分配表、主要生产技术经济指标计划完成情况表、原油产量计划完成情况表井下作业计划完成情况表、大试验区计划完成情况表、用电清水计划完成情况表、自耗气计划完成情况表、化学药品消耗情况表。
(4)油田定期统计报表:包括原油产量完成情况表、天然气产销平衡情况表、油(气)田主要技术经济指标、油田生产情况表、聚合物驱油情况调查表、自用油完成情况表、井下作业油水井完成验交完成情况、工业水消费、工业企业能源购进消费与库存。
(5)油田综合数据台账:包括原油产量台账、原油商品量台账、油田注水台账、外输天然气商品量台账、污水处理台账、产水台账、产气量台账、气井气台账管理。
(6)报表管理:报表提取、报表打印
(7)报表查询:公报数据查询,月报数据查询、台账数据查询。
4 油田生产综合数据统计管理系统的实现
根据目前采油厂系统的业务流程和数据管理需要,系统在数据结构上分为系统标识信息层、源数据层、报表数据层、台账数据层四类数据体系结构。
4.1 系统标识信息层
本系统各类报表涉及很多的报表数据项和类别数据项,这些数据项在不同表间进行引用,为了方便管理数据项名称,设计完成单位标识和类别信息层的建立。
单位标识信息层的建立:单位标识信息层主要以单位代码和单位名称作为基础信息,系统单位名称的需求不是固定的,所以在单位标识信息库中需加载多套单位代码和单位名称组合单位信息层,为了区分各类单位信息,以单位代码前两位作为单位信息分类标识,后三位单位代码标识。
类别标识信息层的建立:类别标识信息层主要以类别代码和类别名称作为基础信息,结合报表需求建立多类信息层,与单位代码分类相同。
4.2 源数据层
作为系统数据来源,源数据层共分为原油盘库表数据、计划数据、各单位上传数据三类。
原油盘库数据是目前在用一套成熟的数据,有健全的Oracle数据库平台支持,计划规划部每月都正常应用盘库系统完成各类油田产量的计算与发布,通过数据源连接的方式,直接调用原油盘库数据为系统服务[2]。
计划数据是公报报表重要的组成部分,以年、季度、月为时间单位的生产和消耗数据,是计划完成情况的重要依据,计划规划部定期在全厂发布计划公布,使全厂各项工作都有计划指标,结合计划公报,以时间分类和单位分类为主轴,建立年、季度、月三类计划数据层。
各单位上报数据层是公报和月报重要数据,实际生产数据95%左右来源是上报数据,这类数据的基础存储,以上报用户为基线,建立各类
上传数据层,每个用户有独立的数据管理层,以月数据为时间单位,建立各类上报数据层。
4.3 报表数据层
报表数据层的重点是公报和月报,公报和月报作为厂计划规划部每月必须厂内发布和上传油田公司的特定报表,以月为单位进行管理,实际报表体系的建立同样是两类报表中的分类报表数据体系的建立,以报表数据项作为数据建立依据完成報表数据层的建立。
4.4 台账数据层
台账数据层是以年为统计单位,将一年中每月的数据生产或消耗情况统计存储在数据库中,完成历史数据的存储,结合其特点,以月数据和月累数据为主线建立台账数据层。
5 提升采油厂生产综合数据统计管理信息化水平的策略
5.1 加强采油厂信息化管理
采油厂信息化管理是一项跨部门、跨专业的应用,企图信息化管理一步到位的方式往往是不现实的,但各自为政、互不相通,简单地将各自业务的手工管理流程直接拷贝成电子化流程的做法很容易造成大量的资源浪费。
因此,采油厂应站在全局的角度,确立信息化管理总体战略,并按照统筹规划、业务为核、效益优先、协调发展、重点实施、先固化再优化的原则,循序渐进地推进企业管理信息化。
5.2 提高采油厂从业人员素质
提升采油厂管理信息化水平的重点是加强从业人员的素质教育[3]。
一是建立信息化建设领导负责制,直接决策、宣传推动和组织实施,加强关键技术的应用研究,引领企业储备应用信息技术以及日常经营活动中的经验,并将其转化为企业的隐性资产。
二是重视信息技术人才的发现、培养和引进,特别是加强复合型人才的培养,设计相应机制,为企业管理信息化人才搭建素质提升平台。
6 结束语
综上,本文分析油田生产综合数据统计管理系统就是为了解决计划规划部多年来综合数据一直通过静态报表管理的局面,建立采油厂统计系统的综合数据库,使油田生产经营公报、采油厂生产定期统计报表、油田统计台账的管理更加方便有效。
同时为了改变计划规划部日常综合数据管理必须通过电话或电子邮件上报数据的数据传输方式,建立采油厂机关部室、采油矿及相关单位与计划规划之间的网络传送渠道,计划规划部统计岗能够自动统计与查询各类综合数据报表的数据。
参考文献
[1] 李岗.企业管理信息化实施策略分析[J].东方企业文化,2013,(20):6-7.
[2] 王晶.企业管理信息化实施策略研究[J].中国商论,2014,(7):33-34.
[3] 刘克,苗斌.油田生产综合管理系统后台数据库的开发[J].油气田地面工程,2014,(7):68-69.。