【关键词】勘探开发 一体化 专业模型 数据模型 业务单元 投影
Design and practice of integrated data model
for exploration and development
JIN Yunzhi
Zhanjiang Branch.CNOOC China Limited.Zhanjiang.Guangdong 524057.China
Abstract: The integration data model of exploration and development is the basis of data assets management, data sharing application, business collaboration and intelligent oil field construction of oilfield enterprise. This paper focuses on the integration of exploration and development data model design method and related practice.
Keywords:Exploration and development,integration,business model,data mode, business unit,projection
1石油企业对勘探开发数据模型的需求
石油企业在长期的信息化建设中建立了很多专业系统,分别支撑各专业的业务应用。这些“烟囱式”建设的应用系统导致了底层数据模型的内容交叉、数据模型不一致、主数据不一致等多种问题,客观上形成了多个数据孤岛,使数据共享举步维艰,无法实现多学科协同工作,难以有效支撑企业级的数据挖掘与分析决策。
随着石油企业向精细化管理与智能化发展,需要企业应用向一体化、协同化、敏捷化、集成化方向发展,同时作为石油企业的重要资产,勘探开发数据需要进行资产化管理,这些都依赖于勘探开发一体化数据模型设计与应用。
2业界主流数据模型分析
国际上主流的勘探开发数据模型有POSC(Petrotechnical Open Software Corporation)组织研发的勘探开发中心数据模型标准Epicentre和公共石油数据模型协会( Public Petroleum Data Model Association )研发的PPDM石油数据模型标准。
Epicentre数据模型通过面向对象的设计方法实现,建立了业务对象、活动、属性、标准值以及相互关系。它通过面向对象从抽象到具体的层层继承关系,对石油企业相关的客观事物进行了分类表达,同时大量应用元数据表达方式,使其具有很好的稳定性和扩展性,但同时也带来了抽象度高、不易理解的弊病。
PPDM是根据现行勘探开发业务实际而设计的模型,用于描述、定义、支持以下有关方面内容:可视化环境、地震资料处理和解释、地质分析、地球物理研究、地理信息系统、计算机制图和建模、地质统计学分析、油藏数值模拟、井位设计和井筒管理、钻井和生产工程、经济评价、生产数据管理等。PPDM便于理解,适宜支撑业务系统的开发,但稳定性和扩展性不强。
3中海油勘探开发一体化数据模型设计实践
3.1技术路线
为了适应勘探开发不断发展的业务对模型的可扩展性需求,模型设计充分借鉴Epicentre与PPDM模型的各自优势同时结合中海油实际业务实现,在对中海油勘探开发业务整体梳理与划分的基础上,通过业务流程分析、业务活动分析与描述,最终形成符合中海油的勘探开发一体化数据模型。
图1 勘探开发一体化模型设计路线图
一体化数据模型包含专业模型、逻辑模型和物理模型三部分内容,专业模型通过抽象可以转化为逻辑模型,逻辑模型通过投影形成物理模型。
3.2专业模型设计
采用自顶向下的方法设计专业模型,保证业务不重复、不遗漏并覆盖勘探开发全业务。专业模型设计包含业务域划分、业务划分、业务活动分析和数据集定义与描述四个步骤,从业务层面表达数据的产生与使用关系,为数据模型的设计打下基础。
(1)业务域划分
业务域的划分按照业务管理形式与油田生命周期组织方式综合考虑进行划分。在中海油勘探开发专业模型中,业务域划分为物化探、井筒工程、分析化验、综合研究和油气田生产五大业务域。
(2)业务划分
业务是对业务域的进一步细分,业务表达了一个完整的业务流程。较大的业务过程是业务分类或业务阶段,较小的业务则表达了一个业务完整的操作过程。业务的划分没有统一的标准,需要依据不同业务域的业务特点进行。
在中海油业务划分实践中,约定业务最大可以划分为四级,最小为一级。
(3)业务活动分析
业务流程是一组联系紧密的业务活动,最小的业务流程表达了一个业务的完整操作过程。一个业务域中可以包括多个不同级别的业务流程。业务逐级细分直至不可细分的业务功能单元为止,称为业务活动。
业务活动是业务流程最基本、不可再分解的最小功能单元。所谓“最基本、不可再分解”业务活动应是一类凝聚性的活动。
中海油在业务划分和业务流程分析的基础上,共分析出525类业务活动。
(4)数据集定义与描述
数据集是业务活动数据资料的最小管理单元,是数据模型设计的基础。为了实现向数据模型的快速转化,数据集的数据项描述遵循数据库范式要求进行,描述规则和组织方式如下:
①保证数据集的最小组织单元特性,无引用关系不同业务活动产生的数据项不能在一个数据集中描述;
②有引用关系的数据项在引用的活动中也需要描述,在未来的数据管理中要管理这种场景,但要保证其与产生活动数据的一致性,一般在数据库中用外键关系来表达;
③对于有父子关系的数据集内容,拆分成父子数据集进行管理,在命名时要表达这种其父子关系;
④对于勘探开发业务之外的数据集,只建对象主键,只管理该对象的最终结果,作为静态属性处理,作为对象表管理。
3.3逻辑模型设计
参照Epicentre与PPDM模型设计方法,逻辑模型设计包含业务单元抽象、业务对象及固有关系定义、可变关系定义和标准值定义四方面内容,其中业务单元抽象确定活动、对象、属性间的关系,用抽象表达方法保证模型的稳定性,同时用元数据的表达方法保证模型的可扩展性。
(1)业务单元抽象
业务单元(Business Unit)是一类具体业务活动的抽象描述。
一个业务单元包括活动、父活动、作用对象、活动执行者、参与对象、结果对象、对象特性、关联关系及业务规则9大要素,要素之间的关系如图所示:
图3 业务单元的体系结构
业务单元通过对具体业务活动的抽象,能够对不同的业务场景中同类的业务过程进行标准化管理而保证模型的稳定性,同时便于不同场景下成果的对比分析。
以测井解释为例,在实际业务中,测井作业现场为了保证数据采集质量,会进行现场解释;完井后会进行完井解释;后期可能还会进行二次解释或者复查解释,这些都是实际的业务活动,通过业务单元抽象,在逻辑模型中,建立测井解释业务单元,可以管理这些业务活动的成果,通过活动实例分离不同的解释成果,便于了解对地层认识的演进过程。
(2)业务对象及固有关系定义
通过对业务对象及其之间的固有关系定义,实现对勘探开发业务范围中的业务实体及其关系的数字化表达。
图4 井筒相关对象关系
上图所示的井筒模型中,表达了井与井筒的一对多关系,井与井管间的一对多关系,井管与生产层位的一对多关系等。
(3)可变关系定义
可变关系是随着时间的推移会发生变化的关系,比如生产井与组织机构的管理关系、对象与别名的关系等。
(4)标准值定义
遵循相关国家与行业标准的规定或业务惯例进行标准值定义。
3.4物理模型投影
要建立一个一体化数据存储,就要采用与目标数据存储一致的规则,将逻辑模型转换成一组面向特定数据库系统的DDL说明,我们把这个过程叫投影,比如可以把一体化逻辑模型投影成一个oracle数据库结构,用以实际存储勘探开发数据。
(1)直接投影
直接投影就是将实体转化为表、将属性转化为列、将一对多关系转化为外键列、将多对多关系转化为交集表。
(2)复制与合并投影
针对于面向对象的父子继承关系通过复制与合并法则进行处理。把父类的属性和关系通过继承关系转移到子类所投影的表中,这种操作被称为复制(Replicate);把子类的属性和关系通过继承关系归并到父类所投影的表中,这种操作称为合并(Consolidate)。继承关系的投影要依据被投影数据和模型细节来决定,继承关系的投影,如下图所示:
图5 复制与合并投影
(3)投影的实现与作用
上述投影规则由开发的投影工具实现,通过元模型对投影规则的记录,面向对象的逻辑模型与物理模型间可以建立相互可逆的映射关系,使面向对象的逻辑模型可以应用驱动引擎自动生成面向对象的接口代码,而逻辑模型的数据库无关性可以使基于此接口的应用具有可移植性。
3.5 模型成果与应用
中海油于2011年10月~2013年12月在湛江分公司完成了勘探开发一体化数据模型OODM的设计,模型共包含49个一级业务,1943个数据集,144张规范值表。截止到目前,OODM已实现五大业务域1900多类,1600多万条数据的采集与管理。
通过一体化数据模型的应用,彻底改变了数据管理与应用模式,形成了勘探开发一体化应用体系;实现了勘探开发数据资产化管理;从根本上解决了数据共享问题,实现了跨专业的协同应用。
图6 开发井一体化应用示例
4结论与展望
通过中海油勘探开发一体化数据模型设计与应用实践,证明了模型设计方法论的可行性、完整性和先进性,同时也证明了数据模型的稳定性和可扩展性保证了数据中心建设的可持续发展,将为石油企业的数据资产化管理、数据共享应用、业务协同和智能油田建设发挥越来越重要的作用。
参考文献(References):
[1] 胡长军,仝兆岐 EPICENTR数据模型应用研究 石油大学学报 2000.2. 1-3
[2] 袁满 郑松玉 Epicentre的核心模型及其数据映射技术 大庆石油学院学报-2000:24. 8-12
[3] 苏昱 李贺山 世界石油工业计算标准——POSC标准测井与射孔 1999(4). 45-53
[4] 邵维中 杨芙清.面向对象的分析[M].北京:清华大学出版社,1998.2
[5] 范里程 UML业务建模实例分析 软件世界 2007(5)
作者简介:金云智,男,1985年出生,2009年6月毕业于长江大学,硕士学位。现工作于中海石油(中国)有限公司湛江分公司,从事地球物理测井研究及勘探开发信息化工作.
论文作者:金云智
论文发表刊物:《工程管理前沿》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/3
标签:业务论文; 模型论文; 关系论文; 数据论文; 勘探开发论文; 数据模型论文; 单元论文; 《工程管理前沿》2020年第1期论文;