梁 衛(wèi)

（中海石油（中國）有限公司深圳分公司 科技信息部，廣東 深圳 518067）

0 引 言

目前石油天然氣勘探規(guī)劃與部署研究中存在一些問題，例如，缺乏完善的數據平臺，歷史數據分析難以深入；數據來源缺乏統(tǒng)一性，絕大部分數據由個人保管，不同類型數據保存在不同部門，無法保證數據的正確性；勘探規(guī)劃的關鍵數據即儲量數據歸口比較復雜，年報儲量數據與實際儲量數據之間存在差異；勘探規(guī)劃涉及投資、儲量、工作量、成本、效益等多種指標，專業(yè)上涉及鉆井、物探、測井等，管理上涉及盆地、區(qū)帶、目標、項目等?？碧揭?guī)劃指標預測存在的問題：儲量增長趨勢預測是關鍵，實際研究過程中建立的十幾種模型尚未形成成熟模型，需要深入研究確定。資源量指標是勘探規(guī)劃編制的基礎，尚需深入研究細化資源量預測、劈分的方法和模型。開發(fā)的投資優(yōu)化組合軟件因可操作性不強，使用頻率較低。目前勘探規(guī)劃與部署工作主要以Excel 為主。A2 數據庫目前主要管理規(guī)劃計劃的成果文檔，后面可以將規(guī)劃形成的成果回存到A2 中。十大庫中與規(guī)劃相關的數據是動態(tài)庫中的地震、鉆井數據，按日、月進行管理。如果要統(tǒng)計計算，滿足規(guī)劃基礎數據的需要，還要核對數據的準確性與完整性。

通過開發(fā)勘探規(guī)劃與部署系統(tǒng)，研發(fā)完成相應的成果輔助編制工具，提高勘探規(guī)劃、計劃方案編制效率；利用信息化手段將規(guī)劃編制與計劃編制等工作結合、保證前后一致性；實現規(guī)劃編制流程、報告、圖表等規(guī)范化管理；實現規(guī)劃數據及成果的完整性、系統(tǒng)性、繼承性管理；實現勘探規(guī)劃與計劃方案編制工作與其他勘探業(yè)務口在工作流、數據流、業(yè)務流等方面的互聯互通，同時從工具支撐層面提升規(guī)劃與部署研究工作的智能化程度。

1 總體架構

1.1 設計思路

本系統(tǒng)基于智慧油田建設成果，集成現有平臺，利用現有成熟的、先進的容器化、虛擬化、微服務、大數據、人工智能、互聯網等先進技術，實現大中臺、小前臺，使前端可任意擴展、便利高效建立微應用、微程序。遵循“總體規(guī)劃、整合資源、統(tǒng)一標準、安全可靠”的設計原則進行。

總體思路見圖1，系統(tǒng)包括Iaas 層、IPaas 層、Daas層、APaas 層和Saas 層。Iaas 層是基礎設施層，包括計算資源、存儲資源、網絡資源和安全防護，該層由各基礎設計平臺廠商提供對應的解決方案；IPaas 層包括數據倉庫、A2+數據庫及通用服務和微服務框架幾個部分。平臺的數據來源以中海石油的A2 數據庫、十大庫、中法庫、FileNet 數據庫等為主，利用業(yè)務模型進行數據描述，形成數據倉庫。

圖1 設計思路

1.2 系統(tǒng)架構

圖2 是勘探規(guī)劃與部署系統(tǒng)框圖，其中“安全服務”和“業(yè)務中臺”中的業(yè)務流程、項目工作、協同工作、信息推送等功能是與其他系統(tǒng)共用的。業(yè)務功能主要通過對資源基礎、工作量投資情況從橫向縱向上進行分析，為后面中長期（滾動）規(guī)劃、年度計劃提供參考依據。通過數據集成實現數據互通、通過成果管理，實現勘探規(guī)劃計劃資源的統(tǒng)一管理。

圖2 勘探規(guī)劃與部署系統(tǒng)框圖

2 主要模塊設計

勘探規(guī)劃與部署系統(tǒng)主要包括微服務框架、中臺服務、系統(tǒng)通用服務、平臺管理等。勘探開發(fā)服務平臺提供系統(tǒng)接入服務，可以將外部系統(tǒng)的用戶、權限、業(yè)務模型、工具軟件對接或集成到勘探開發(fā)服務平臺中?？碧介_發(fā)服務平臺采用微服務框架開發(fā)（Spring Cloud），中臺服務以微服務的形式進行注冊部署、對外訪問。

2.1 數據中臺設計

數據中臺的主要作用是將一切數據業(yè)務化。數據中臺包含以下內容，數據接入、數據存儲、后臺服務、對外服務。其中，數據接入可以對以A2 數據庫為主的歷史成果數據、中法庫為主的實時數據進行接入。數據接入后，需要對數據進行清洗和數據建模，貼上元數據標簽，形成數據倉庫。在此過程中，需要后臺服務提供的業(yè)務模型、標簽識別服務、數據萃取、知識生成等后臺服務。數據倉庫以MongoDB 數據庫、MySql進行存儲，對于需要進行搜索的數據，同步到ES。數據中臺建設完成后，可以提供基礎數據服務、語義服務、搜索服務、大數據服務、對象服務、KID 關系、知識關聯等服務。

2.2 業(yè)務中臺設計

業(yè)務中臺包括四大板塊：業(yè)務功能管理、事務定義功能、業(yè)務系統(tǒng)框架輔助生成和個人工作平臺生成。業(yè)務功能管理主要包括業(yè)務功能管理、業(yè)務組件和技術組件的管理。業(yè)務人員都是通過具體的業(yè)務功能完成某項任務，產生具體的成果。不同的業(yè)務包含眾多的業(yè)務功能點，并且這些業(yè)務功能點差異很大，但是從業(yè)務抽象的角度，任何一個業(yè)務功能點都是由IPOM四個部分組成，也就是在一個業(yè)務點上包括設計輸入、業(yè)務處理、數據輸出、業(yè)務管理等四個部分。業(yè)務組件和技術組件管理主要是對信息系統(tǒng)建設中經常用到的組件包括圖形類、報表類、報告類、專業(yè)圖形類等組件進行注冊和配置。

2.3 微服務管理平臺設計

主要是提供對所有服務的管理功能，基于微服務的技術實現，提供整套服務治理解決方案。采用Spring Boot 開發(fā)功能，Spring Cloud Ribbon 實現負載均衡，使用alibaba 開源工具Nacos 作為配置中心，Spring Cloud Gateway 做API 網關、Eureka 做服務注冊發(fā)現、Histrix 熔斷限流、Spring Cloud Admin實現服務監(jiān)控，Rabbitmq處理消息、Redis處理緩存、前端采用Nginx 實現負載均衡和緩存，LCN 處理分布式事務，使用jenkins+Openshift 實現Docker 程序打包發(fā)布部署。

2.4 數據架構設計

A2 數據庫為業(yè)務系統(tǒng)、數據中臺等提供模型的標準、A2 數據采集服務、數據服務。對于項目而言，如果要用A2 的數據，就直接調用A2 提供的數據服務，各業(yè)務系統(tǒng)的數據服務和數據庫，都需要在項目上開發(fā)和建設。同時業(yè)務系統(tǒng)的數據也可以通過A2 的數據采集存儲到A2 數據庫中。圖3 是數據架構設計。

圖3 數據架構設計

3 主要功能

勘探規(guī)劃與部署管理系統(tǒng)的主要功能包括展示綜合信息的項目首頁、單個項目詳細內容及進展的項目詳情功能；業(yè)務功能主要通過對資源基礎、工作量投資情況從橫向縱向上進行分析，為后面中長期規(guī)劃、年度計劃提供參考依據；通過數據集成實現數據互通、通過成果管理，實現勘探規(guī)劃計劃資源的統(tǒng)一管理。系統(tǒng)功能的實現是通過數據中臺的數據服務獲得功能所需要的數據，通過業(yè)務中臺的圖形、數據業(yè)務組件展示圖表內容。

3.1 項目概覽

項目概覽實際上是項目首頁，主要展示方案數量統(tǒng)計、方案進展信息、方案編制動態(tài)信息及勘探狀態(tài)統(tǒng)計。包括項目的研究時間、類型、所屬部門、項目描述，項目的分配、提交、審核過程，勘探現狀、項目投資、資源量情況、預測探明儲量等。具體如圖4 所示。

圖4 項目概覽

3.2 項目詳情

主要展示單個方案編制工作信息，包括項目概況、任務分配、個人工作、項目文檔、項目動態(tài)及工作看板功能。如圖5 所示，在工作看板里顯示項目各個任務的時間安排及完成情況相關信息。

圖5 工作看板界面

3.3 中長期（滾動）計劃

主要進行中長期規(guī)劃和滾動規(guī)劃相關工作，包括基礎研究、方案編制和資源管理三大類功能，具體包括：勘探現狀分析、資源潛力分析、執(zhí)行情況分析、規(guī)劃方案分析、參數設置、指標預測、報告編制和資源管理功能。例如，“指標預測”功能主要通過歷史數據，研究使用龔帕茲、HCZ、瑞利、翁式回旋等方法實現指標數據預測及規(guī)劃參數（二維地震作業(yè)費率、三維地震作業(yè)費率、探井作業(yè)費率、探井成效、技術采收率及儲量動用率）和規(guī)劃數據（工作量、儲量、投資等）錄入功能（見圖6）。

圖6 指標預測界面

3.4 年度勘探計劃

主要涉及年度計劃相關工作，包括數據管理、統(tǒng)計分析和計劃編制三大類功能，具體包括：目標進度跟蹤、年度計劃及跟蹤、探井進度數據上報、地震進度數據上報、勘探費用上報、其他數據、勘探形勢圖GIS 分析、勘探任務執(zhí)行情況、勘探作業(yè)費用執(zhí)行情況、勘探作業(yè)成本、地震采集作業(yè)時效、完鉆探井作業(yè)時效分析、測井作業(yè)時效分析和報告編制功能。地震采集作業(yè)時效按時間范圍統(tǒng)計，包括作業(yè)時效分析、生產時效分析、等待時效分析及故障時效分析等（見圖7）。

圖7 地震采集作業(yè)時效界面

4 關鍵技術選型

第一，開發(fā)環(huán)境選擇JDK1.8，有助于提升開發(fā)效率，用更少的代碼完成更多的工作，可以使用函數式思維編程。

第二，安全框架選擇Spring Security，其基于Spring 開發(fā)，項目若使用Spring 作為基礎，配合Spring Security 做權限更加方便，而Shiro 需要和Spring 進行整合開發(fā)；Spring Security 功能比Shiro 更加豐富些，例如，安全維護方面；Spring Security 社區(qū)資源相對比Shiro 更豐富；Spring Security 對Oauth、OpenID也有支持，Shiro 則需要自己手動實現，而且Spring Security 的權限細粒度更高。

第三，數據存儲選用MongoDB，MongoDB 支持HDFS 所沒有的索引的概念，所以在讀取上更加快，MongoDB 支持的增刪改功能比HDFS 更加易于修改寫入后的數據，HDFS 的響應級別為分鐘，而MongoDB通常是毫秒級別，如果現有數據庫已經是MongoDB的話，那就不用再轉存一份到HDFS 上了，可以利用MongoDB 強大的Aggregate 做數據的篩選或預處理。

5 安全與保密

5.1 網絡安全

采用網絡安全審計系統(tǒng)，對網絡設備運行狀況、網絡流量、用戶行為等進行日志記錄；網絡邊界處采用入侵檢測和防火墻產品監(jiān)視攻擊行為，包括端口掃描、強力攻擊、木馬后門攻擊、拒絕服務攻擊、緩沖區(qū)溢出攻擊、IP 碎片攻擊和網絡蠕蟲攻擊等。

入侵檢測系統(tǒng)集入侵檢測、網絡管理和網絡監(jiān)視功能于一身，能實時捕獲內外網之間傳輸的所有數據，利用內置的攻擊特征庫，使用模式匹配和智能分析的方法，檢測網絡上發(fā)生的入侵行為和異常現象，并在數據庫中記錄有關事件，作為網絡管理員事后分析的依據；如果情況嚴重，系統(tǒng)會發(fā)出實時報警。

5.2 保密措施

采用數據傳輸加密技術，對傳輸中的數據流加密，以防止通信線路上的竊聽、泄漏、篡改和破壞。數據傳輸的完整性通過數字簽名的方式來實現，數據的發(fā)送方在發(fā)送數據的同時利用單向的不可逆加密算法Hash 函數計算出所傳輸數據的消息文摘并作為數字簽名隨數據一同發(fā)送。接收方收到數據及數字簽名，接收方使用相同的算法計算出接收到的數據的數字簽名，并把該數字簽名和接收到的數字簽名進行比較，若二者相同，則說明數據在傳輸過程中未被修改，數據完整性得到了保證。核心數據加密保證數據即使被竊取之后，也無法了解數據的內容。加密技術對數據的保密和安全要求極為嚴格，因此除了在數據通過網絡傳輸過程的保密和安全采取有效措施外，還要對數據庫中的靜態(tài)數據和系統(tǒng)配置信息等核心數據進行加密，在顯示時通過用戶程序進行解密。這樣，防止有人直接讀取數據庫表數據，獲知核心數據的內容，甚至可以防止站點管理員、數據庫管理員對數據的窺視。

6 結 語

勘探規(guī)劃與部署系統(tǒng)是智慧油氣田、智能勘探建設的成功實踐，該系統(tǒng)采用了云平臺、大數據、信息化等先進手段。研發(fā)完成的成果輔助編制工具，極大地提高了勘探規(guī)劃、計劃方案編制效率，從而提高勘探效益；將規(guī)劃編制與計劃編制等工作相結合，并保證工作完整性、前后一致性；實現規(guī)劃編制流程、報告、圖表的規(guī)范化；實現勘探規(guī)劃與計劃方案編制工作與其他勘探業(yè)務口，包括工作流、數據流、業(yè)務流等方面的互聯互通，同時從工具支撐方面提升規(guī)劃計劃研究工作的智能化程度，更好地支持相關工作的開展。