简介：

简介：摘要：在油田企业数据湖框架下，数据治理成为一项至关重要的任务。数据湖作为一个集成多样数据源的集中存储库，能够帮助油田企业更好地管理和分析海量数据。然而，数据湖中的数据量庞大、来源复杂，如果没有有效的数据治理机制，就很容易陷入混乱和无效的状态。

简介：摘要:胜利油田经过多年的信息化建设，建立了较为完善、规范的数据资源管理体系，为油田勘探、开发、生产提供了有力的数据支撑。随着油田加快推进两化融合及数字化转型发展需要，数据总量的快速增长及对不同数据类型的应用需要，为数据资源管理带来了新的挑战；同时，油田在大数据、人工智能等应用过程中，发现多来源数据不一致、数据不准确、数据共享难等问题，亟需研究更好、更先进的方法与技术来解决。通过前期对政务、企业、能源行业数据管理经验的分析研究，数据治理是目前较合理并切实可行的方法，但数据治理实施方面，不同企业有不同特点，需要因地制宜。因此，结合油田业务管理及数据资源管理现状，研究形成了油田数据治理方法论，并通过数据湖试点建设，验证并完善了这套方法论，取得了阶段性成果，为油田有序开展数据治理工作，以及实施“数据+平台+应用”技术路线打下坚实的基础。

简介：摘要：大庆油田数据库历经多年建设，已形成了相对成熟完善的油田开发数据体系。但在数据库建设与数据应用过程中，最大难题是对数据“质量”的管理。九厂油田开发数据库由于历史资料缺失、数据标准变更、评价方法效率低、质量控制体系不健全等原因，开发数据还不足以支撑智能油田的系统应用。本文以油田开发数据为核心，从数据质量的检查标准、及时性、完整性以及准确性方面进行分析，制定数据质量的控制标准、管理策略和应用服务，最终实现油田开发数据的全面管理和精细控制，有效提升数据质量。

简介：[摘要] 中国石油吐哈油田为实现勘探开发生产数据的在线查询应用，从2009年开始持续进行吐哈油田勘探数据库应用平台和相关数据的建设工作。通过10余年的努力，对信息系统和管理制度进行持续建设完善，实现了吐哈油田勘探生产数据的统一采集、统一管理和一体化发布功能，满足了吐哈油田勘探生产项目研究的需要。应用平台基于信息完备的数据库系统，提供精准的数据检索、可视化查询与个性化下载服务，极大地提高了科研人员的数据使用效率。

简介：摘要：智能油田大数据是指利用大数据技术对油田生产过程中产生的海量数据进行分析、处理和挖掘，以提高油田的生产效率、降低成本、优化资源配置和提高油气采收率。随着信息技术的快速发展，大数据已经成为石油行业的重要支撑，为油田的智能化发展提供了强大的动力。本文对大数据在智能油田中的应用进行分析探讨。

简介：摘要：为实时监控油田数据库的情况，查看应用油田数据库的数据，为油田生产作业提供数据支持，需要基于Oracle数据库，建立细粒度审计监控系统，联合设计数据库触发器监控技术，实现混合式数据库监控管理，由此，开发数据库监控系统，以执行监控存储过程代码包的形式，建立重要数据表的监控策略，以此实现全面监控系统信息和用户行为的目的，提升管理数据的全面性和简洁性。本文就基于Oracle数据库的油田数据库实时监控系统展开论述分析。

简介：摘要：油田生产运行过程中会产生大量的数据信息，想要实时监控油田大量的数据信息，就要建立油田数据库，及时对数据库信息进行维护，因此油田技术人员在开发数据库监控系统的时候，要以Oracle数据库为基础结合混合式数据库模式，建立油田数据库实时监控胸膛那个，实现前面监控油田数据库用户信息和系统行为，油田数据库实时监控系统的建立，有着管理数据更加方便，技术更加先进的优势，促进油田企业信息技术的可持续发展。

简介：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。

简介：摘要：信息时代背景下，大数据技术应用融入到越来越多的行业。油田企业要实现高质量发展的目标必须依靠科技这一引擎动力来推动企业更好更快的发展。而信息化技术的普及应用使油田科技发展与数据技术的应用联系也越来越紧密。为此，充分意识到大数据技术在油田开发中的应用价值，并探索更多科学可行的应用路径是油田企业发展中关注研究的重要问题，也是油田企业依靠科技动力来实现高质量发展的必要途径基于此，本文主要对智慧油田发展中的大数据技术应用进行了分析，对智慧油田建设有一定的参考作用。

简介：摘要：随着我国经济的高速发展，对石油资源的需要量不断增加，各种油田工程越来越多，对油田工程的开采要求不断提高，油田的规模也在逐年增加。为了进一步提高油田开采的效率和质量，各种先进技术在油田开发中的应用不断增加，如果可以将当前发展迅速的大数据技术应用在油田开发过程中，其可以有效对信息整合分散技术进行创新，并对信息处理系统进行优化。文章对大数据在油田开发中的应用及策略进行探讨，希望对促进我国油田事业的发展，可以起到有利的作用。

简介：摘要：考虑到油田企业生产开发的现实需求，本文应用数据挖掘技术设计提出了油田生产开发决策系统。油田企业运用该系统可实时获取在生产、作业和运输等环节的数据信息，通过数据挖掘与整理，数据分类与预测，能够为油田企业生产决策提供可靠依据，在此支持下可提高油田企业生产与决策水平，提高生产效益与市场竞争力，持续推动油田生产开发信息化发展，为油田产业的现代化发展贡献力量。

简介：摘要：随着油田数字化、信息化建设步伐的的高速推进，油水井、站库现场管理，A1、A2、ERP、门户、OA等信息系统已广泛应用与油田勘探、开发，油田生产管理各个环节。蠕虫病毒、勒索病毒等网络病毒在油田办公网、生产网及各专网频发，数据泄露、网络设备、网络摄像头入侵等事件时有发生，如何发现并成功阻止油田数据中心服务器、数据库、应用系统及分散在各单位的信息系统免受病毒攻击、非法访问、非法篡改，有效保障各项应用系统的安全运行和正常使用成为当前面临的一个重要问题。基于此，根据油田信息安全现状、需求及建设目标，参照《集团公司区域中网络边界防护架构》，借鉴兄弟单位数据中心安全建设架构及企业信息安全典型案例，结合信息安全防护技术趋势，形成了针对性设计方案，取得了良好成效，为油田信息安全管理和信息安全运营提供平台和手段，构建事前、事中、事后防护体系，全方位进行管理，助推油田信息安全防范体系走向更高台阶。

简介：摘要：“智慧油田”是建立在“数字油田”之上的，它以大数据技术为主要的核心，以一种全新的开发方式，可以有效地减少石油和天然气的生产，在油气生产、勘探、开发和管理等方面，利用大数据技术可以促进工作的智能化、科学化和透明化。本文对智慧油田开发过程中大数据的运用进行了研究，为有关领域的人员提供了一定的借鉴与参考。

简介：摘要：随着工业4.0时代的到来，信息化开始渗透入社会的各个领域。随之出现了数字油田，智慧油田等理论，各个石油企业也逐渐开始重视信息化建设，进入信息化发展领域之中。那么对于这些石油企业来说，想要更快的加强完善信息化建设，获得更多的市场，对大数据技术进行全面了解是势在必行的，并且要对大数据在油田中的应用有全面的认识，如此才能将其技术价值更好的体现在油田中。当然，随着石油行业对信息化建设的重视程度逐步提高，也促使我国油田信息化建设趋于成熟。除此之外，我们如今正向工业5.0大踏步前进，5G技术通过刺激物联网的发展，为大数据的发展壮大铺平了道路。因此5G时代的到来也为数字油田提供了充分的技术支撑。

简介：摘要： 在大数据的背景下，油田生产经营要求也随之提升，在当前优化管理中需要注意的是明确系统的类型，只有合理进行优化，才能达到理想的效果。在整个优化管理的阶段，需要注意的是做好核心内容的分析，只有进行精细化管理，才能达到理想的效果。本次研究中以大数据下的油田生产经营现状为基础，对如何实现生产经营优化进行分析和探究。

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简介：摘要：随着计算机技术与信息化技术的出现，大数据时代来临。在油田开发的过程中，通过科学合理的运用大数据技术，能够切实提高油田开发的经济效益；同时大数据依托于网络技术，使得信息在传输的阶段也变得更加快速。基于此，本文就以油田开发中大数据技术展开探析，并对其有效应用进行阐述，希望借此能够给油田开发中对于大数据技术的应用有所帮助。

简介：摘要：随着信息技术和数据技术的发展，大数据技术的应用已经渗透到各个领域，包括石油行业。石油行业是国民经济的重要支柱，随着石油资源的日益枯竭和采油难度的加大，智能化和信息化已经成为石油行业发展的必然趋势。智能油田作为石油行业的重要领域，旨在利用信息化技术和自动化技术对油田的勘探、开发、生产和管理等方面进行全面优化和升级，从而提高石油资源的利用效率和经济效益，实现可持续发展。而大数据技术的应用则为智能油田的发展提供了强有力的支持和保障。

简介：摘要：数字化油田是一项系统工程，工作人员建设独特的大型系统，加快我国油田领域的发展。为满足当前数字化油田数据的基本使用要求，工作人员要强化数字化油田数据中心运维管理水平，顺应时代社会发展潮流趋势，保证数字化油田建设的先进性，使设备处于安全运转状态下，实现数字化油田数据中心运维一体化管理目标。同时在数字化运行中，还需要利用先进技术方案弥补以往运维管理中存在的空白之处，全面发挥数字化技术的重要价值，构建全新的工作方案，延长数据中心的使用寿命。基于此，本文根据数字化油田数据中心运维管理予以分析。