王曉冬

大慶油田工程有限公司

石油是現(xiàn)代工業(yè)的支柱，也是重要的戰(zhàn)略資源。在石油的勘探與生產(chǎn)領(lǐng)域，采油（采氣）工程和地面工程是其核心組成部分。在采油（采氣）工程、地面工程信息系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，產(chǎn)生了大量的歷史數(shù)據(jù)。如何利用這些歷史數(shù)據(jù)來(lái)分析業(yè)務(wù)指標(biāo)，為各級(jí)管理層提供決策依據(jù)，是采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)商業(yè)智能體系的建設(shè)目標(biāo)和工作內(nèi)容。

1 項(xiàng)目介紹

采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)（A5）是中國(guó)石油“十二五”信息化總體規(guī)劃中勘探開發(fā)與管道項(xiàng)目（A）中的一個(gè)重要項(xiàng)目。采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)對(duì)采油（采氣）工程、地面工程生產(chǎn)過程中的管理、運(yùn)行、投資成本和質(zhì)量進(jìn)行有效控制，建立在用的井、間、站、庫(kù)、設(shè)備、裝置、管道、電力、道路等設(shè)施的統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)、完善的運(yùn)行管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)強(qiáng)大的圖文數(shù)字處理與分析功能[1]。

采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)劃分為門戶網(wǎng)站、個(gè)人工作臺(tái)、采油工程、地面工程、系統(tǒng)管理五個(gè)子系統(tǒng)。采油工程和地面工程是核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。采油工程包括規(guī)劃與方案、完井管理、采油生產(chǎn)、采氣生產(chǎn)、注入生產(chǎn)、井下作業(yè)管理、綜合管理等七個(gè)模塊，需要分析的業(yè)務(wù)指標(biāo)包括采油生產(chǎn)指標(biāo)、采氣生產(chǎn)指標(biāo)和注入生產(chǎn)指標(biāo)。地面工程包括前期管理、建設(shè)管理、生產(chǎn)管理、生產(chǎn)輔助管理和綜合管理五個(gè)模塊，需要分析的業(yè)務(wù)指標(biāo)包括生產(chǎn)管理指標(biāo)和生產(chǎn)輔助管理指標(biāo)。

2 建設(shè)思路

商業(yè)智能是加特納集團(tuán)（Gartner Group）1996年最早提出[2]，是用來(lái)幫助企業(yè)更好地利用大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合。商業(yè)智能借助現(xiàn)代信息技術(shù)，從大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和挖掘有用的信息，以一種更清晰的角度呈現(xiàn)給用戶。商業(yè)智能能夠?yàn)榭碧皆u(píng)價(jià)、關(guān)鍵方案編制、產(chǎn)能建設(shè)和開發(fā)煉化等業(yè)務(wù)提供決策[3]，使油田的各級(jí)決策者獲得知識(shí)和洞察力。

建設(shè)采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)商業(yè)智能體系（圖1），需充分利用已建A類系統(tǒng)和16家油氣田公司自建系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)?；贓LT技術(shù)對(duì)勘探與生產(chǎn)技術(shù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（A1）、油氣水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（A2）、中國(guó)石油地理信息系統(tǒng)（A4）、油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（A11）和各油氣田公司自建系統(tǒng)中所需要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、裝載和轉(zhuǎn)換，建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)按照已建A類系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合A5數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)設(shè)計(jì)，這樣有利于在中國(guó)石油內(nèi)部統(tǒng)一設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，提高工作效率，縮短設(shè)計(jì)周期[4]?；贠LAP技術(shù)設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)模型，通過鉆取、切片和旋轉(zhuǎn)等方法多維度透視數(shù)據(jù)，以表格、圖形等形式實(shí)現(xiàn)工況分析、指標(biāo)對(duì)比分析、生產(chǎn)變化趨勢(shì)分析、效果評(píng)價(jià)、故障診斷、節(jié)能降耗效果分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目運(yùn)行的科學(xué)評(píng)價(jià)，為油田采油與地面工程系統(tǒng)管理、優(yōu)化簡(jiǎn)化等各項(xiàng)工作提供數(shù)據(jù)及信息支持，為各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)及部門決策提供依據(jù)。

3 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能體系的基石，是一個(gè)面向主題、集成、隨時(shí)間變化，但信息本身相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合[5]，出于分析和決策支持目的而創(chuàng)建，采用反范式的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)原則有意引入冗余。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的，存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，采用符合范式的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)原則盡量避免冗余。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)在從分散的數(shù)據(jù)源抽取的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)換和匯總得到，須統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，消除源數(shù)據(jù)中的不一致性。

3.1 數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，除了需要采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還需要從A1、A2、A4、A11和16家油氣田公司自建系統(tǒng)中獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的抽取、裝載、轉(zhuǎn)換基于ELT技術(shù)，ELT是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)，ELT從數(shù)據(jù)源抽取所需的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)源，在目標(biāo)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。ELT技術(shù)和傳統(tǒng)的ETL技術(shù)不同，傳統(tǒng)的ETL技術(shù)需要先將抽取的數(shù)據(jù)放置在ETL服務(wù)器上，在ETL服務(wù)器上轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化即將入庫(kù)的數(shù)據(jù)[6]，最后裝載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。ELT技術(shù)不使用單獨(dú)的服務(wù)器做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，而是利用現(xiàn)有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，優(yōu)化磁盤讀寫效率，降低了投入成本。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程在目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)端執(zhí)行，ELT可以保持?jǐn)?shù)據(jù)始終在數(shù)據(jù)庫(kù)中，避免了數(shù)據(jù)的頻繁加載和導(dǎo)出，通過數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)，ELT的效率可以達(dá)到ETL的3倍。

圖1 采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)商業(yè)智能體系Fig.1 Business intelligence system for the oil production and surface engineering operation management system

數(shù)據(jù)抽取的過程是主動(dòng)拉取而非推送。從A1系統(tǒng)抽取的數(shù)據(jù)包括鉆井信息、完井信息、套管數(shù)據(jù)；從A2系統(tǒng)抽取的數(shù)據(jù)包括井基本信息、井筒數(shù)據(jù)、采油生產(chǎn)日數(shù)據(jù)和采油生產(chǎn)狀態(tài)日數(shù)據(jù)；從A4系統(tǒng)抽取的數(shù)據(jù)包括地面基礎(chǔ)設(shè)施的空間信息和拓?fù)湫畔ⅲ粡腁11系統(tǒng)抽取的數(shù)據(jù)包括采出井增產(chǎn)措施，注入井增注措施，站庫(kù)、管線的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，抽油機(jī)井示功圖、電流和電壓，站庫(kù)流量、壓力和溫度；從16家油氣田公司自建系統(tǒng)抽取的數(shù)據(jù)包括抽油機(jī)、螺桿泵、電泵動(dòng)液面測(cè)試數(shù)據(jù)，抽油機(jī)、螺桿泵、電泵系統(tǒng)效率，分層測(cè)試成果和驗(yàn)封測(cè)試成果。數(shù)據(jù)抽取分為全量抽取和增量抽取兩種方式，增量抽取只抽取自上次抽取以來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)中要抽取的表中新增或修改的數(shù)據(jù)。對(duì)于不存在時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，如油氣水井基本信息、井筒、套管、工區(qū)，采用全量抽取的方式；對(duì)于存在時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，如采油生產(chǎn)日數(shù)據(jù)、采油生產(chǎn)狀態(tài)日數(shù)據(jù)，采用增量抽取的方式。抽取完成后經(jīng)過字段映射，裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的臨時(shí)表中，按照數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，對(duì)井ID、單位名稱、井別中的空值進(jìn)行補(bǔ)全，對(duì)采出方式、驅(qū)替方式進(jìn)行域值轉(zhuǎn)換，將井下作業(yè)的油水管記錄拆分為油井桿管檔案和水井管柱檔案，對(duì)油水井測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行列整合。

3.2 建立數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)元素是維表和事實(shí)表。維表是維度屬性的集合，表示分析問題和觀察數(shù)據(jù)的特定角度，事實(shí)表里存放要查詢的數(shù)據(jù)。事實(shí)表的非主鍵屬性稱為事實(shí)，一般都是可以計(jì)算的數(shù)據(jù)，維表是文字、時(shí)間類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中常見的多維分析模型是雪花模型和星型模型。星型模型是指類似星星一樣的結(jié)構(gòu)，中心是一個(gè)事實(shí)表[7]，周圍是一組維表，每一個(gè)維度都直接與事實(shí)表連接。星型模型是一種非正規(guī)的結(jié)構(gòu)，不存在漸變維度，數(shù)據(jù)有一定的冗余。雪花模型將一部分維表擴(kuò)展為事實(shí)表，這部分維表沒有直接連接事實(shí)表，通過其他維表連接到事實(shí)表。雪花模型是基于范式的，雪花模型在一定程度上減少了冗余，結(jié)構(gòu)更規(guī)范化，但由于關(guān)聯(lián)多層維表，查詢性能比星型模型低。

采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用星型模型構(gòu)建，相比OLTP系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢性能更加重要，雪花模型會(huì)降低數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢性能。數(shù)據(jù)在抽取、裝載、轉(zhuǎn)換完成后存入臨時(shí)表，根據(jù)采油生產(chǎn)、采氣生產(chǎn)和地面工程的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。以注入生產(chǎn)業(yè)務(wù)為例，首先根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建立時(shí)間月維表、組織機(jī)構(gòu)維表、井別維表、注入方式維表、驅(qū)替方式維表。將注入井月數(shù)據(jù)存入臨時(shí)表，根據(jù)月維度、組織機(jī)構(gòu)維度、井別維度、注入方式維度、驅(qū)替方式維度進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾和字段映射，將處理完成的數(shù)據(jù)插入注入生產(chǎn)月數(shù)據(jù)事實(shí)表。注入生產(chǎn)月數(shù)據(jù)事實(shí)表與時(shí)間月維表、組織機(jī)構(gòu)維表、井別維表、注入方式維表、驅(qū)替方式維表共同構(gòu)成注入生產(chǎn)業(yè)務(wù)星型模型（圖2）。

圖2 注入生產(chǎn)星型模型Fig.2 Star model of injection production

4 業(yè)務(wù)指標(biāo)建立與展示

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型，使用OLAP工具建立業(yè)務(wù)指標(biāo)，以注入生產(chǎn)為例，在物理層連接采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?；谖锢韺釉谶壿媽訕?gòu)建業(yè)務(wù)模型，定義注入生產(chǎn)業(yè)務(wù)模型與物理模型間映射關(guān)系，定義事實(shí)表和維表的主外鍵關(guān)系，定義維表的層次和事實(shí)表的度量，對(duì)維表中的時(shí)間月維度與組織機(jī)構(gòu)維度向下鉆取，形成年-月、總部-公司-廠名-礦名-隊(duì)名的多層維度，對(duì)事實(shí)表中的免修期、注入井總數(shù)、分注率等進(jìn)行求和、計(jì)數(shù)、百分比等聚集運(yùn)算。建立表示層的主題區(qū)域，隱藏不需要的技術(shù)術(shù)語(yǔ)，去掉業(yè)務(wù)不關(guān)心的字段INJECTION_ID、MONTH_ID，形成從用戶視角進(jìn)行描述的業(yè)務(wù)指標(biāo)。注入生產(chǎn)業(yè)務(wù)模型映射見圖3。

主題區(qū)域建立完成后，通過OLAP工具將主題區(qū)域的業(yè)務(wù)指標(biāo)和維拖拽到表格和圖形的坐標(biāo)軸上，設(shè)置圖形類別，添加用戶儀表盤，將業(yè)務(wù)指標(biāo)按照目錄分類，保存后發(fā)布。在采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)的Web頁(yè)面即可查看發(fā)布后的業(yè)務(wù)指標(biāo)，點(diǎn)擊油氣田公司的柱狀圖可以向下鉆取到廠級(jí)的分注率（圖4）。

圖3 注入生產(chǎn)業(yè)務(wù)模型映射Fig.3 Business model mapping of injection production

圖4 油氣田公司分注率鉆取Fig.4 Drill down separate injection rate for oil and gas field companies

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著油田數(shù)字化建設(shè)的日益深化，商業(yè)智能扮演著越來(lái)越重要的角色。采油與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)商業(yè)智能體系的建設(shè)及應(yīng)用完成了對(duì)中國(guó)石油上游業(yè)務(wù)采油（采氣）生產(chǎn)、地面工程大量數(shù)據(jù)的抽取、加載、轉(zhuǎn)換工作及相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)的分析，可為企業(yè)的各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)及部門決策提供依據(jù)。

中國(guó)石油自產(chǎn)柴油乘LR2型油輪赴歐

5月5日，裝載著遼陽(yáng)石化和錦州石化生產(chǎn)的近9×104t超低硫柴油，“百老匯”（STI Broadway）號(hào)油輪從遼寧錦州港拔錨起航，駛往位于意大利西北部的熱那亞港。這是中國(guó)石油國(guó)際事業(yè)有限公司首次將集團(tuán)公司自產(chǎn)柴油用LR2型油輪銷往歐洲市場(chǎng)，成為公司開拓國(guó)際高端高效市場(chǎng)的又一重大突破。這是國(guó)際事業(yè)公司發(fā)揮協(xié)同創(chuàng)效作用，海外營(yíng)銷能力和交易能力不斷提高的體現(xiàn)。

近年來(lái)，隨著亞太地區(qū)新增煉能的投產(chǎn)，區(qū)內(nèi)市場(chǎng)愈加飽和，國(guó)際事業(yè)公司積極開辟區(qū)外銷售渠道以緩解銷售壓力，同時(shí)實(shí)現(xiàn)出口效益最大化，本次出口將有助于推進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)柴油出口歐洲市場(chǎng)的常態(tài)化。

此次柴油出口，國(guó)際事業(yè)公司發(fā)揮一體化優(yōu)勢(shì)，采取“拼車”的運(yùn)輸方式。LR2型油輪是10×104t級(jí)油輪，較常規(guī)5×104t級(jí)船型節(jié)省運(yùn)費(fèi)約70萬(wàn)美元。亞洲到歐洲的海上運(yùn)輸航程約30天，是國(guó)際石油貿(mào)易最長(zhǎng)的航線之一。亞洲至歐洲的成品油跨市交易由于交貨路程遠(yuǎn)、地區(qū)油品品質(zhì)差異大，計(jì)價(jià)公式不同，屬于實(shí)貨貿(mào)易中最為復(fù)雜、技術(shù)含量最高的貿(mào)易。國(guó)際事業(yè)公司協(xié)同運(yùn)作，落實(shí)出口通關(guān)手續(xù)，提前進(jìn)行市場(chǎng)開發(fā)和分析，抓住有利時(shí)機(jī)鎖定跨市價(jià)差，成功實(shí)現(xiàn)大船跨市至歐洲市場(chǎng)。

來(lái)源：中國(guó)石油新聞中心網(wǎng)站