勘探開發數據庫的數據應用新需求

尹大慶

（大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江大慶163712）

勘探開發數據庫的數據應用新需求

尹大慶*

（大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江大慶163712）

數據是石油勘探中科研生產的基礎，隨著勘探程度的提高，科研生產中對數據庫應用的水平也要求提高。分析了目前油田勘探開發數據庫的應用情況，對勘探開發數據庫應用系統之一的《勘探開發數據服務系統》功能做了介紹，并總結了勘探科研生產工作中常用的對數據進行查詢統計的方法，建議在《勘探開發數據服務系統》中增加多表聯合查詢下載功能、不同類別數據表之間的指標統計、用項目研究中產生的中間數據作為統計條件進行的勘探數據庫數據統計等新的數據查詢統計方法，來滿足不斷發展的石油勘探中科研和生產對數據處理統計的需求。

勘探開發數據庫；勘探項目庫；數據查詢；數據統計；數據下載

油田勘探信息化建設[1]的成功，推動了勘探事業的發展。作為勘探信息化建設核心數據內容之一的勘探開發數據庫[2]，已經成為油氣勘探科研生產中主要的數據來源，它以數據的形式記錄了整個油田的發展歷史，是油田勘探科研生產最重要的科學依據，因此，如何方便靈活地將勘探開發數據庫的數據應用到科研生產中，是搞好科學勘探的關鍵和基礎。

1　當前數據庫使用現狀

對于勘探開發數據庫的應用系統，在數據庫發展建設的歷程中，已經伴隨發展了諸多版本，大慶油田勘探開發數據中心研發的《勘探開發數據服務系統》，以其穩定的性能和方便的數據查詢下載功能，被科研生產項目組廣泛地使用。它能夠實現對勘探類、開發類等不同數據源數據的查詢與下載。同時根據科研人員數據獲取方式的不同，系統可按照地質對象、專業、GIS等方式對數據進行查詢檢索。按照勘探開發科研、生產業務人員的專業特點，定制數據查詢，實現用戶個性化的數據查詢獲取方式。數據應用人員只需使用一個用戶、登錄一個平臺即可查詢下載勘探類、開發類等相關專業數據到本地計算機上。

但是，對下載到本地計算機上的數據是某個地區或者每口井最原始的數據，對于某個勘探地區的研究來講，這些原始數據大多數是不能直接產生科研結果或者用于地質繪圖的，還需要經過科研人員對這些原始數據進行數據分析及綜合研究。這種數據分析就是對查詢后得到的原始數據，按照科研生產目的不同要求，用多種方式方法進行運算處理，產生想要達到的結論或效果。數據處理方法很多，工作量也很大，有些數據分析方法在目前的《勘探開發數據服務系統》里還沒有實現。

在《勘探開發數據服務系統》投入使用之前，對勘探數據庫[3]的數據應用是通過“勘探項目庫[4-5]”系統來完成的。“勘探項目庫”系統，根據應用范圍劃分為“松遼盆地中淺層勘探項目庫”、“外圍盆地勘探項目庫”、“松遼盆地深層天然氣勘探項目庫”3個應用系統。其數據管理分為3層：根據項目組需要，從勘探數據庫查詢下載相關的原始數據，由項目組對這些原始數據分析處理，產生中間數據[4]，再用中間數據繪制地質圖件。“勘探項目庫”系統已經具備基本的GIS導航查詢功能、基本的數據統計功能、常規統計圖繪制功能等。但是，對于目前對油氣勘探生產的要求，這些常規的、初級的統計功能已經無法滿足項目組科研生產的需要了。在當前的科研生產中所產生的新思路、新方法，非常需要有一套更新的、更強大的數據統計和處理功能來實現。

2　科研生產中常用的數據統計處理方法

2.1多表聯合查詢下載功能

類似于數據庫的Link功能，把2個數據表用1個或多個連接起來，將2個數據表中實際需要的字段形成一個新的數據表，然后下載到本地計算機使用。圖1以有效孔隙度為例，在科研生產中，經常繪制有效孔隙度圖。繪圖就要有坐標，但是坐標數據（數據表a）和有效孔隙度數據（數據表b）不是存在于勘探開發數據庫的同一個表中，要分別被提取出來，被提取之后就會產生2個數據表。目前做法是將這2個數據表分別下載后，用其它工具（如EXCEL等）再進行坐標和有效孔隙度數據的連接，產生一個新的帶坐標的有效孔隙度表（數據表c），這個過程每次繪圖都需要做一遍。所以，類似上述這種多表聯合查詢下載功能是數據查詢下載中最常用的一種功能。

2.2不同類別數據表之間的指標統計

就是以一個數據表為基礎表（數據表a），在另一個數據表（數據表b）里查詢一些數據項，并對這些數據項進行統計，形成一個新的統計結果數據表（數據表c）。如圖2，是一種砂巖平均厚度數據處理流程，由現場分層數據表（az17）按井號、層位為條件，在測井解釋數據表（ac01）里檢索并統計出該井該層位的平均砂巖厚度數據，以一個新數據表的形式下載到本地計算機。

圖1　有效孔隙度數據處理流程

2.3用項目研究中產生的中間數據作為統計條件，進行的勘探數據庫數據統計

圖2　砂巖平均厚度數據處理流程

圖3顯示了項目組的一種數據處理流程，項目組先從數據庫里提取了子集A（綜合解釋等數據），經過地質研究，產生了中間數據（地層細分層等數據），這是，以這些中間數據為查詢條件，再回到勘探數據庫中提取子集B（試油結果等數據），再用EXCEL等工具，按照研究要求，經過復雜的運算，得到計算結果數據。這種也是常用的數據統計方式，目前還沒有數據查詢系統實現過。

圖3　中間數據查詢處理流程

這個流程中，項目組最終要得到的數據，是對子集B再計算后的結果，這個計算才是難度最大的，目前的實現方法是：得到子集B之后，根據項目需求，由軟件專業人員即時編寫程序來完成對子集B數據的人工分析處理[6]，這種處理需要許多步驟，里面包含多種思想，還需要根據處理結果實時地調整處理方法，交互性非常強，用常規的數據處理工具是無法完成的。而且，不同的項目，不同的階段，都會產生不同的處理方法，這都得有針對性地編寫程序來完成。

舉個具體的例子，某項目組是對一個較大地區進行地質研究，所需要的數據量很大，先將鉆井基礎數據、地層分層數據、巖芯數據和測井曲線等下載到本地計算機后（子集A），由項目組進行地層細分層，把目的層細分為5層（F11,F12,F13,F21,F22），根據這個分層，數據庫專業人員再到勘探數據庫里把試油數據等提取出來也下載到本地計算機（子集B），然后由計算機專業人員編寫程序，按照5分層，把每口井對應層的孔隙度滲透率、產量、有效厚度、孔隙度、原始含油飽和度等，分別以不同方法統計到這5層里，用這5分層的數據來繪圖。繪出的圖發現不是很理想，達不到設計要求，又把5分層改為12分層，上述的數據（子集B）提取和統計計算過程又得再做一遍，重新繪制了12分層的圖件。

這樣的數據統計方式在以前來說是人工統計不可能完成的，只有借助于當前計算機強大的數據處理能力，才得以實現。這種應用形式已經使用了許多年，而且每次編寫的程序是不固定的，數據處理需要反復編寫程序，工作量很大，效率相對較低。這種類似的統計方式也是常用的，也需要有一個系統能夠實現。

3　結論

（1）在項目組的科研生產中，存在許多實用性非常強的數據統計方法，這些統計方法目前是零散地分布在項目組中，沒有系統化的被程序實現，可以能將這些數據統計方法集成到《勘探開發數據服務系統》中，將會提高數據處理的效率，增強勘探開發數據庫的應用效果，也會給數據使用者提供非常方便的數據查詢統計工具。

（2）許多新的數據查詢統計方式將隨著新的石油勘探的需求而不斷產生，所以需要程序開發者不斷地搜集整理，使數據庫查詢系統更加完善，給科研生產項目組提供更方便實用的數據查詢處理工具。

[1]常冠華，陳樹民，熊華平，等.大慶油田油氣勘探信息化建設的成果與特色[J].中國石油勘探,2009（5）:33-40.

[2] 王洪禮，催國林.勘探開發數據庫、數據銀行與數據倉庫技術淺析[J].石油工業計算機應用，2002（2）:35-36.

[3]閆海燕，常冠華，王洪禮，等.大慶勘探數據庫的建立與發展[J].油氣田地面工程,2004,23（8）:50.

[4]熊華平，常冠華，劉萬偉.勘探開發數據管理中心建設設想[J].大慶石油地質與開發,2004,23（5）:42-44.

[5]熊華平，陳付平，王洪禮.面向綜合研究的石油數據管理與應用[J].大慶石油地質與開發,2008,27（5）:43-44.

TE38

B

1004-5716（2015）07-0037-03

2014-11-28

尹大慶（1964-），男（漢族），黑龍江哈爾濱人，工程師，現從事地質勘探及數據庫應用研究工作。