文必龍 計秉玉
（中國石化石油勘探開發研究院信息技術研究所，北京 100083）
摘 要 當前的各種IT規劃方法和軟件工程方法在指導石油企業進行數據資源規劃時，需要結合石油勘探開發數據資源管理的特點進行具體化。本文分析了石油勘探開發數據資源管理方面的現狀及特點，提出了基於業務驅動的石油勘探開發數據資源規劃方法，給出了構建勘探開發業務模型、數據資源目錄的方法，以及數據中心的總體架構，為石油勘探開發數據資源規劃提供了完整的方法論。
關鍵詞 數據資源 業務驅動 業務模型 數據中心
Research on Method of Petroleum Exploration and Production
Data Resource Planning Based on Business－driven
WEN Bilong，JI Bingyu
（Dep.of Information Technology，Exploration and Production Research
Institute，SINOPEC，Beijing 100083，China）
Abstract To guide data resource planning，the IT planning methods and software engineering theory need to be specified according the features of petroleum data resource management.The features in petroleum exploration and production data resource management are analyzed，and a method of data resource planning based on business－driven is put forward，that presents the approaches how to build petroleum exploration and production business model and data resource catalogs，and architecture of data centre.These provide a complete methodology to plan petroleum exploration and production data resource.
Key words data resource；business－driven；business model；data centre
在油氣勘探開發綜合研究過程中，需要從海內外油田收集大量的數據，同時綜合研究成果中包含了大量的數據，如各種圖表、報告。為了管理和應用這些數據，各研究部門紛紛開展了與項目研究相關的數據資料管理系統的建設，但由於缺少統壹的規劃，在數據資源的建設和管理中存在以下問題：數據庫建設 “小、散、雜”，難以管理；數據分散存儲，數據之間的邏輯關聯度低，不能集成***享；數據收集困難；缺少專門的數據服務機制，數據應用困難。因此，有必要對油氣勘探開發綜合研究的勘探開發數據資源進行統壹規劃，即開展數據管理與應用需求分析，從總體上設計數據中心建設方案。
數據資源規劃（Data Resource Planning，DRP）的方法主要是基於軟件工程理論和IT戰略規劃的各種方法論。目前多數國際知名的IT咨詢公司均采用企業架構（Enterprise Architecture，EA）這壹先進理論方法，例如TOGAF企業架構框架，制定具有自身特點的IT規劃編制方法論，並在企業規劃咨詢項目中應用，取得了良好效果［1］。針對數據資源，高復先在信息工程方法論的基礎上，總結出了壹套信息資源規劃（Information Resource Planning，IRP）方法［2］。IRP方法以面向主題數據庫的總體數據規劃方法為基礎，按照壹定的方法步驟、遵循相關標準規範、利用有效的軟件支持工具進行各職能域的信息需求和數據流分析，制定信息資源管理基礎標準，建立全域和各職能域的信息系統框架——功能模型、數據模型和系統體系結構模型。
本文根據EA理論和IRP方法，結合油氣勘探開發綜合研究的特點，提出了壹套基於業務驅動的勘探開發數據資源規劃方法。
1 數據規劃的基本思想
數據資源規劃是采用科學合理的方法，對企業生產經營過程中產生和使用的數據的相關內容、標準、技術、軟件、人員、支撐條件等進行全面梳理、優化和設計，提出全面的數據資源采集、傳輸、存儲、應用、管理的解決方案，以便企業提高數據的***享程度，降低數據采集、管理、應用的成本，發揮數據資源的最大價值。
數據資源規劃的目的是優化企業數據管理質量。這包括提高數據***享程度，降低數據采集、管理、應用的成本，提升數據資源的價值等。其中，首先要向企業不同層級提供相關的信息。對決策層，提供的信息包括：有哪些數據資產，還要投資建設哪些，數據投資效果如何，是否有重復建設；對管理層，提供的信息包括：數據保存在哪裏，誰在管理，哪些人在使用，數據質量如何；對執行層，提供的信息包括：有什麽數據，數據在哪裏，如何獲取數據，如何提交成果；對信息服務部門，提供的信息包括：業務部門需要什麽數據，如何使用這些數據。
數據資源規劃的目標是提出壹個數據資源建設解決方案。通過實施方案，可以建立企業數據中心及配套的建設和管理體系，達到數據資源規劃的目的。數據資源規劃的內容包括梳理數據需求，即數據內容；設計數據相關標準，包括數據元標準、數據采集標準、數據管理標準、數據代碼標準等等；設計數據建設和管理的技術方案；數據管理和服務的軟件體系架構；數據建設的組織架構和配套制度等。
數據資源規劃的過程如圖1所示。如果把數據中心的建設作為壹個完整的軟件工程項目，數據資源規劃位於需求分析階段和概要設計階段。在項目實施中，還需要進壹步根據規劃的各項方案進行詳細設計、系統開發、系統測試和運行維護。
在數據資源需求分析階段，通過調研，梳理當前勘探開發綜合研究的業務範圍、研究活動、已經建立的數據庫及數據內容、應用軟件及部署情況。根據調用情況建立業務模型，用規範化的方式描述各項研究活動及每項活動的數據需求，並對數據流進行分析，形成統壹的數據資源目錄。需求分析階段最終成果是需求分析報告，核心內容由壹組規範組成，包括業務模型、數據資源目錄、數據元目錄、數據流規範。
概要設計階段主要任務是依據數據需求進行方案設計，形成數據資源建設方案，具體包括：綜合數據庫建設方案、綜合研究數據服務與管理平臺建設方案、數據中心運維體系。形成數據模型、數據服務功能、數據管理功能、數據匯交管理流程、數據管理與服務組織架構等總體架構，並形成數據中心建設的項目框架。通過數據資源建設方案明確了數據如何存儲，如何控制數據質量，數據如何建設，數據如何管理，數據如何獲取、提交、應用等問題。
圖1 數據資源規劃過程
圖2 數據資源規劃的成果及其之間的關系
在項目實施階段，還需要根據數據資源建設方案，對每壹個項目進行詳細設計和開發。
數據資源規劃的成果包括數據資源需求分析報告和數據中心建設方案。需求分析報告中，包含了業務模型、數據資源目錄和數據元目錄，數據中心建設方案包括數據庫和數據模型在內的數據庫建設方案、數據服務與管理平臺、數據中心運行維護體系。
圖2給出了這些成果及其之間的關系。業務模型中的每壹個業務活動使用和產生的每壹類數據都應在數據資源目錄中進行註冊，數據資源目錄中的每壹類數據都要用壹個或多個數據元進行描述。數據庫中的數據實例應該歸類到數據資源目錄中，數據元與數據模型之間要建立映射關系。根據上述關系，應用軟件或用戶可以根據業務活動利用數據服務與管理平臺非常方便地從數據中心獲取需要的數據。
2 基於6W的業務模型
業務模型（Business Model）是壹種通過定義組成活動及活動之間邏輯關系來描述企業經營生產過程的模型。勘探開發業務建模就是要將石油勘探開發生命周期中涉及的業務抽象為壹個完整的業務功能結構，建立勘探開發業務模型。建立此模型，在系統地、本質地、概括地把握勘探開發功能結構的同時，還要建立勘探開發業的數據模型、知識模型、軟件模型等與功能相關的信息模型。
業務分析與建模過程從形式上可分為4個階段：壹是業務領域劃分；二是分業務領域建模；三是業務模型集成；四是業務模型標準化。
業務模型采用 “業務域－業務分類－業務活動” 3層結構。將石油勘探開發涉及的所有業務劃分為多個業務域，每個業務域建立多級業務分類，每個分類中定義壹個或多項最基本的業務活動。
業務域（Business Domain）是對企業中的壹些主要業務活動領域的抽象，而不是現有機構部門的照搬。對油田業務域的劃分可以依據某壹主題進行。業務領域的劃分原則是：(1)根據專業劃分業務領域；(2)根據油氣田勘探、開發生命周期劃分業務領域；(3)根據油氣田勘探、開發管理階段劃分管理業務域。業務領域的劃分參照以上3種原則進行劃分，盡量符合油氣田勘探、開發管理約定俗成的管理習慣，做到不同業務域間的業務不重復，並保證能覆蓋所有的勘探、開發業務。根據以上原則，油氣勘探開發業務領域可劃分為“物化探”、“井筒工程”、“分析化驗”、“綜合研究”、“油氣生產”、“地面工程” 等六大業務領域。
業務是由壹系列業務活動組成的，對業務活動的描述按照 “6W” 的模式進行［3］，即活動是由誰（Who）發起的、在什麽時間（When）發起的、在哪裏（Where）發起的、為什麽（Why）要發起這個活動、在這個活動中都涉及了哪些（Which）對象、這些對象的特性是什麽（What）。采用業務單元定義了參與業務活動的基本元素以及元素之間的關系。壹個業務單元包括以下8類元素：1個業務活動，該活動作用的1個業務對象，實施該活動的組織機構，1組結果對象（輸出），1組參與對象（輸入），業務規則，相關對象的特性，對象之間的關系。業務單元的結構如圖3所示。
業務單元中，“特性” 定義了業務活動需要的數據、業務活動相關的知識，是數據規劃中梳理的重點；“參與對象” 包括各種人員、軟件、數據、設施、材料、方法等；“作用對象” 包括區塊、油藏、井、層位、油田、企業等；“結果對象” 可以是油井等油田實物對象，也可以是文檔、方法、研究成果等技術性對象。
基於6W的業務模型的建模通過在統壹的業務域分類架構下對單壹業務活動的業務單元進行描述，沒有進行專門的業務流程梳理，但由於業務單位中描述了業務活動參與對象與結果對象，即定義了活動的輸入與輸出，以這些對象為中介，因此很容易自動形成業務流、數據流、知識流等各種流程。
業務活動與數據之間的關系可以用 “CUR” 矩陣描述。矩陣中，行對應業務活動，列對應數據元。如果業務活動中創建了某壹項數據則行列對應的值標識為 “C”（Create），如果業務活動對數據進行了更新則標識為 “U”（Update），如果業務活動引用了某壹項數據則標識為 “R”（Read）。通過CUR矩陣，可以檢查某壹數據是否有唯壹的創建源頭，保證數據源頭的唯壹性。根據CUR關系，可以自動形成數據流。
圖3 業務單元的結構
3 勘探開發數據資源目錄
勘探開發數據資源目錄是對油田企業、勘探開發研究院或中國石化整體已有和需要數據的分類與組織方式描述。數據資源目錄描述了企業需要什麽數據、有什麽數據、數據在哪裏、誰在管理數據、哪些人在使用、哪些應用軟件在使用等信息。數據資源目錄既是壹個數據建設單位的數據分類與數據組織規範，也是數據中心進行數據管理與服務平臺的核心元數據，同時也是用戶建設和使用數據的依據。
數據資源目錄的分類模式是多維的，可以從不同角度進行分類。常用的維度包括：
（1）按業務對象組織。包括區塊、油藏、井、層位、油田、企業等，除對象本身的基礎數據（如井基礎信息）即通常所說的靜態數據外，還包括該對象的各種動態數據（如井的日報數據）。
（2）按業務活動組織。根據業務模型的 “業務域－業務分類－業務活動” 3層結構進行分類，每壹個業務都有壹組按 “CUR” 標識的數據。
（3）按特性組織。按數據或知識本身的特性進行分類，如長度、密度、滲透率等。
（4）按項目組織。壹個項目使用和產生的數據有哪些。
（5）按單位組織。壹個部門使用、產生、管理的數據有哪些。
數據資源目錄的各個維度是相互關聯的，對象、活動、特性、項目、單位之間的關系如圖4所示。
除建立分類目錄外，數據資源目錄還包括數據實例，因此需要將數據分類與數據庫中的實例關聯起來，明確標識出每壹類包括哪些實例。分類與實例關聯的方式主要采用數據集進行定義，通過數據實例的標識符、標識條件確定數據集中的實例［4］。數據資源分類在數據需求分析階段完成，分類與數據實例的關聯在數據中心運行期間形成。
數據資源目錄中數據分為兩級：邏輯數據實體和屬性。從技術角度，邏輯數據實體的本質就是數據視圖，壹個數據視圖是壹個虛數據表，每壹個數據視圖由多個屬性組成，其中至少包括壹個關鍵字。實體的屬性用數據元進行描述。數據元是不必要再分的基本數據單元［5］。當前可直接參照中國石化石油勘探開發數據元字典［6］。
4 數據中心的總體架構
不同企業數據中心的架構會有所不同［7］。本文以中國石化石油勘探開發研究院的數據中心為例，說明數據中心建設方案。數據中心包括綜合研究勘探開發數據庫、數據服務與管理平臺、數據中心運維體系，如圖5所示。
圖4 數據資源分類維度之間的關系
圖5 綜合研究勘探開發數據中心
勘探開發數據庫包括元數據和專業數據。元數據是以數據資源目錄為核心，描述了專業的分類、目錄、結構、使用動態等信息。外購數據庫、地理信息數據庫由於來源於外部，自帶有成熟的管理軟件，屬於公***數據，獨立於具體的項目研究。由於地震數據和測井數據有專門的格式，由專門的軟件進行管理，但要與項目數據進行關聯。項目資料與成果主要以文件形式保存，對***享程度較高的數據需要從半結構化的文件形式轉換為結構化數據，數據之間相互關聯，實現數據的集成。綜合研究應用軟件有自己內部的項目數據庫，通過數據橋技術可以實現在線數據訪問。數據通道用於實現石油勘探開發研究院數據中心與中國石化各級數據中心的互聯。
綜合研究數據服務與管理平臺的主要功能包括：GIS研究目標查詢、地震剖面顯示、測井曲線顯示、資料查詢、資料搜索、資料提交、資料下載、系統管理、數據發布等。
數據中心運維體系包括運維管理組織機構、數據資料上交管理、數據服務管理3個部分。運維管理隊伍的職能包括數據庫系統管理、數據服務支持、數據質量控制等。數據資料上交管理按照數據流和數據生命周期，對各環節進行規範管理，包括：外部數據申請、數據采集、原始資料上交、個人/項目組資料管理、成果上交、數據流程調整（數據資料目錄註冊與註銷）、安全與權限、審核與驗收等內容。數據服務管理通過數據服務管理制度，規範數據服務行為，建立數據服務技術規範，通過數據應用服務接口規範，為應用系統提供標準的服務接口。
5 結論
數據資源規劃方法提出了壹套適合石油勘探開發領域開展數據資源建設的方法論。從勘探開發業務需求出發，通過梳理業務流程，建立業務模型，並梳理與業務相關的數據，建立數據資源目錄，在此基礎上提出完成的數據中心建設方案，從人員組織、數據建設、服務平臺構建及運維管理進行規劃。數據資源規劃方法成功應用於中國石化油氣勘探開發數據模型標準建設，開發了中國石化業務模型（Sinopec Business Model，SPBM），定義了物化探、井筒工程、分析化驗、綜合研究、開發生產、地面工程六大業務域，包括1237個業務活動，對每壹個與業務活動相關的數據項進行了梳理。進壹步的研究工作將把數據資源規劃方法應用於中國石化石油勘探開發研究院數據資源建設，通過研究院業務進行調研，結合SPBM，建立綜合研究數據資源目錄，設計數據中心建設方案。針對中國石化石油勘探開發研究院綜合研究的數據資源規劃成果可進壹步推廣應用於石油行業各石油公司的綜合研究數據資源建設。
參考文獻
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