各位小伙伴不知身體恢復(fù)得如何了，Jesse也利用休息時間進(jìn)行了充分的學(xué)習(xí)，本期想為大家介紹一下TSDB在油氣田勘探開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用。本文也參考學(xué)習(xí)了張蕓的《油氣田企業(yè)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)設(shè)計》一文。
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石油天然氣工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要基石，各大油氣田企業(yè)一向是新技術(shù)的重要應(yīng)用田。伴隨油氣田資源的不斷開發(fā)，剩余油氣儲量開采的難度越發(fā)提升，一系列問題油然而生，比如：油氣資源品位劣質(zhì)化、老油田高含水、環(huán)境污染等等。在第四次工業(yè)革命的浪潮中，油氣田企業(yè)中大量寶貴的數(shù)據(jù)資源，比如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)等，必將得到更大的關(guān)注和更充分的利用。但是目前，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)已無法滿足多種類型數(shù)據(jù)的存儲、應(yīng)用需求。我們急需尋求新的存儲方式提高數(shù)據(jù)利用效率。?
我國的油氣田企業(yè)信息化建設(shè)經(jīng)歷了30余年的發(fā)展，目前正朝著數(shù)據(jù)顯示虛擬化和可視化、決策部署協(xié)同化和高效化、生產(chǎn)管理遠(yuǎn)程化和實時化、業(yè)務(wù)管理一體化和精細(xì)化、信息資源集成化和共享化方向發(fā)展。針對油氣田企業(yè)數(shù)據(jù)類型種類繁多、數(shù)據(jù)組織形式復(fù)雜、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用手段落后的特點，本次我們希望發(fā)現(xiàn)種新的架構(gòu)，助力油氣田企業(yè)數(shù)據(jù)的利用。
油氣田企業(yè)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)類別
總體來講，我們可以把油氣田企業(yè)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)劃分為3大類：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)。我們通過表一對這3類數(shù)據(jù)作簡單介紹。
油氣田企業(yè)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
油氣田企業(yè)勘探開發(fā)數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，如圖1所示，我們從底至上將平臺分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)應(yīng)用四層。
首先來看數(shù)據(jù)采集層。一般油氣田企業(yè)會有多個采集系統(tǒng)（主數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、鉆井?dāng)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)、錄井?dāng)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)等）。這些系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)是多樣的，有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、有地震體大文件數(shù)據(jù)，以及設(shè)備產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集層是數(shù)據(jù)的來源，其會根據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，獲取系統(tǒng)元數(shù)據(jù)，形成他們自身的業(yè)數(shù)據(jù)清單。而后數(shù)據(jù)集成層會將多源數(shù)據(jù)整合到一起，通過主數(shù)據(jù)建立不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)集成層主要包括主數(shù)據(jù)統(tǒng)一、重復(fù)錄入檢查、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、數(shù)據(jù)映射、建立同步和定時任務(wù)功能六大功能。數(shù)據(jù)存儲層是指將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)存儲層將經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成后的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以主數(shù)據(jù)為核心，存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在這里我們能看到TSDB的身影，其通過高效的壓縮和快速的寫入等優(yōu)勢助力我們保存數(shù)據(jù)。最后，數(shù)據(jù)應(yīng)用層包括數(shù)據(jù)查詢基本功能，還包括項目庫、高速索引等深層次應(yīng)用，也提供了領(lǐng)域知識庫、大數(shù)據(jù)分析等工具，同時提供數(shù)據(jù)微服務(wù)。其利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，充分利用數(shù)據(jù)湖中的各類數(shù)據(jù)，為上層業(yè)務(wù)提供支持和服務(wù)。
TSDB助力油氣田解決生產(chǎn)難題
首先，TSDB助力油氣田企業(yè)實現(xiàn)了實時監(jiān)控。我們通過在關(guān)鍵環(huán)節(jié)放置數(shù)據(jù)采集裝備，經(jīng)過數(shù)據(jù)傳輸和分析存入TSDB后，從而實現(xiàn)對設(shè)備的實時監(jiān)控和安全預(yù)警。比如，在油品運輸環(huán)節(jié)，我們無法實時監(jiān)控管道閥門，此時通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)測管道壓力并實時傳輸?shù)胶笈_，就可以實時掌握異常數(shù)值，我們無需等到出現(xiàn)問題再處理，從而也減少了人工操作紕漏。此外，通過無人機(jī)對管線地表進(jìn)行甲烷濃度監(jiān)測也在防止氣體泄漏的另一日益普及的方法。其次，TSDB助力油氣田企業(yè)實現(xiàn)了管理的高效。油氣生產(chǎn)中設(shè)備是不中斷運行的，因此，對設(shè)備的檢測、維修維護(hù)需要前置。舉例來講，鉆機(jī)在下鉆過程中如果停止會嚴(yán)重影響工作進(jìn)行，此前，如果出現(xiàn)這些問題都需要經(jīng)驗豐富的技工來做判斷，是軸承磨損還是卡鉆、損壞，是不是要換鉆頭都依賴于個人經(jīng)驗。這就造成了人員培養(yǎng)成本高，周期長的問題?，F(xiàn)在由于TSDB積累了大量的數(shù)據(jù)，我們可以總結(jié)出算法模型，讓機(jī)器幫我們?nèi)プR別問題，預(yù)測性維護(hù)的普及，極大的提高了企業(yè)的管理效率。最后，就是TSDB對于油氣田企業(yè)智能化的幫助。我們此前想得到數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，需要人工匯總，時間經(jīng)常少則幾小時多則1~2天。但現(xiàn)在一切都可以是自動的、實時的。我們?nèi)缦肓私饽硡^(qū)域或者單井的產(chǎn)量，只需輸入相關(guān)參數(shù)，對應(yīng)的模型會通過機(jī)器自動分析輸出結(jié)果。只需幾秒鐘，我們就可得到所需的答案。
