一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统及方法技术方案

本发明专利技术属于油气田企业勘探开发技术领域，公开了一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统及方法，对油田生产数据经数据科学人才中心治理后进入云数据中心；经云数据中心的数据池处理后传输至科学匹配中心匹配推送给微服务处理中心；对油田业务流程经专业技术人才中心进行梳理，以流程的方式推送至科学匹配中心进行科学匹配；推送至科学匹配中心进行科学匹配；利用智能搜索与智能操控系统对推送的业务、数据、技术给出匹配方案。本发明专利技术充分利用了小任务、多元数据、强关联、混合技术、摩天轮操作、科学匹配、微服务、松耦合平台的思想，构建了一个具有科学匹配中心的智能操控系统，实现了数据、业务、技术科学匹配的智能运行。

A methodology system and method for data, business and big data of intelligent oil and gas fields

【技术实现步骤摘要】
一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统及方法
本专利技术属于油气田企业勘探开发
，尤其涉及一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统及方法。同时适用范围很广，其他研究领域也适用。
技术介绍
目前，最接近的现有技术：在数字化时代，石油行业油田勘探开发领域长期执行着在IT时代编制的一种数据业务模型，称之为POSC，一直作为油田数据建设和信息管理系统的数据业务模型执行，处理着数据与业务的运行关系。但是，随着大数据与人工智能的出现，数据不仅仅是一种结构化数据，而是多种类型数据同时要用，这一模型已经不再适应了。过去这种“数据跟着代码走”、“十数九表”的数据业务模型以及IOE+C(IBM小型机+Oracle+EMC+Cisco)的IT架构已经不能适应需求，无法在智能油田建设和智慧油气田建设中执行。当前急需要解决在“全数据、全信息、全智慧”参与下，针对某一业务难题“让数据工作，使油田智慧”的模式，为此，需要采用“小型化，精准智能”的方式完成智慧油气田的建设。所以，这种“转盘(摩天轮式设计，执行智能化转动模式，比较容易接收各专业科学匹配包)”式是根据“数据、业务、技术(算法)”匹配中心的方式而设计，该中心的主要功能是进行科学匹配并将生成的针对解决油田企业生产过程某一问题的“科学匹配包”推送给“轮盘”。“轮盘”实施分布式，按专业、分领域，专项开发制作“智慧大脑”，然后脱离，安装在需要安装的地方。在未来油田，大数据与人工智能技术的应用不是安装大量的人工智能机器人，这种方式不适应野外、沙漠、高山、大海等复杂环境中作业的石油企业，其成本高，风险更大，唯有大数据分析与人工智能学习、记忆、判识相结合的数据模式是最好的办法，专利技术人的中心思想就是：“让数据聪明”，“用数据工作”，这是最佳的办法。所以，不能像IT时代开发出大量的信息管理系统(MIS)和巨大无比的管理平台(很多大平台成为企业巨大的负担)。由于MIS自身的缺陷，带来巨多的“信息孤岛”和“数据鸿沟”，致使当前油田企业苦不堪言。专利技术人的这种模式充分尊重了各自“流”的自身原理与特征，数据治理后的数据更加规范和高质量，业务梳理后的业务流清晰而标准化，还有技术(算法)库，知识库和各类专业专家(智慧者)库的建立，然后针对某一需要，实施“数据、业务、技术(算法)”的科学匹配。所以，科学匹配中心和“科学匹配包”相当重要。大型“轮盘”只是“小型化(即针对管理、技术、业务需要的点)”“智慧大脑”的“制造中心”或“创新工场”。为此，大数据时代的油田企业急需要一种“数据流、业务流、技术(算法)流”的运行、通信与融合方式，必须创新专利技术一种适应大数据与人工智能时代的多元新型数据模型。综上所述，现有技术存在的问题是：在油田勘探开发中，现有的IT架构已经不能适应生产需求，但没有创新专利技术出大数据+人工智能技术的DT创新型的技术模式。即现有技术中，没有构建一个以“科学匹配中心”智能操控，通过“云数据中心”、“技术(算法)中心”和“业务流程中心”将数据、业务、技术科学匹配的数据运行模型对智慧油气田数据进行处理，造成获得的数据不准确。现有技术中，不能解决现有的数据库技术问题。基本方式是着重现有的数据库技术与方式，在现有的数据库情况下实施数据治理放在数据湖或数据池中，然后实现云数据模式。当前数据库是“二维表格数据方式”，造成数据处理效果差。解决上述技术问题的难度：首先，需要彻底地改变人们的思维模式，去掉长期以来惯用的IT思维，创建大数据时代的DT思维，目前正在交替中，需要一定的时间完成迭代。其次，需要创新数据驱动模式，数据驱动是国家意志，但在实际操作中非常的困难，因为，长期惯用的“数据跟着代码走”形成的“业务驱动”或“问题驱动”，对实现“全数据、全信息、全智慧”是比较困难的。在技术上需要解决数据库创新性问题。IT时代的“二维表格数据模型”和“数据跟着代码走”是唯一的办法，但确实难以适应大数据和人工智能时代的大数据方式。所以，本专利技术暂时避开数据库问题，提出通过数据治理将数据放在数据湖或数据池里，然后实施智能搜索为用户主动服务，就像天气预报一样随时推送数据湖中的数据消息，供使用者快速提取选用，这是一种暂时性的办法。期待大家创新专利技术一种适应多结构、大数据的数据库技术。当然，具有一定的难度。“智慧大脑”研发、制作，这是一种分专业和需求的操作，即“转盘式”操作，原因是目前很多专业软件都是单机版的，有些大型专业软件历经近100年的研发、完善，非常成熟，无法开发一套适应独立平台的专业软件。所以，采用这种操作，以满足对各种专业软件的灵活应用。这里有很多接口需要专业开发，具有一定的难度。解决上述技术问题的意义：本专利技术提供了一个全新的IT/DT时代，并逐步过渡到全新的“数据驱动”的真正意义上DT的大数据时代。其意义在于：1)创建一套全新的大数据与人工智能数据应用的数据模型，是将业务流、数据流、信息流操作统一在一起的最好的办法。2)彻底改变了大数据与人工智能技术融合的运行方式。目前大都采用独立的应用，即大数据分析和人工智能单独操作，很难做到一体化，通过这一模式即可实现最优化的数据、技术、算法、业务的大数据与人工智能高度融合。3)彻底改变了IT时代油田企业的POSC数据模型应用面小的问题，因为POSC只是适应于勘探生产问题，而这一套数据模型可以广泛适应各个行业和领域的大数据与人工智能融合问题，是一种泛大数据与人工智能数据模型，实用性与广泛性都很强大。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统包含四层架构：底层、中间层、最高层、隐藏层和输出层；底层，具体包括云数据中心、技术(算法)中心和业务流程中心，三个中心对接科学匹配中心。云数据中心通过数据池对数据进行治理；技术(算法)中心通过算法池对数据进行处理；业务流程中心通过业务池对业务流程进行梳理。中间层，具体包括共创分享分配中心、QHSE(质量、健康、安全与环境)智慧中心、大成智慧集成研讨厅中心；1)共创分享分配中心对接科学匹配中心；2)QHSE智慧中心具有独立的经验、教训、知识库给予帮助，完成智慧分析与操作，是一个小型智慧分析中心，主要用于单独解决业务管理问题，特别是质量(Q)问题；3)大成智慧集成研讨厅，是将油田企业内各专业所有的专家成员进行智慧集成；最高层，即为智慧油气田大数据人工智能应用平台，包括微服务中心、智慧分析中心，根据科学匹配中心推送的数据进行相应专业的研究和开发，并推送出安装或应用。是一种智慧大脑制造中心，接受匹配中心推送来的任意一个需要制作的任务，实施智慧大脑的制造。隐藏层和输出层，即为反馈机制，每一过程都有反馈系统。进一步，所述智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统还包括：数据驱动模块、跨界融合模块、技术培育模块、数据共创分享模块；数据驱动模块，用于将生产的数据经过治理后进入云数据中心，按照本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统包括；/n数据驱动模块，用于将生产的数据经过治理后进入云数据中心，按照油田业务放入数据池；/n跨界融合模块，包括云数据中心、技术中心和业务流程中心，用于将所述云数据中心、技术中心和业务流程中心三个中心对接科学匹配中心；/n技术培育模块，通过技术培育中心对技术进行培育；/n共创分享模块，当科学匹配中心完成科学匹配后，通过共创分享分配中心对业务、数据处理模式分配至智慧油气田大数据人工智能应用平台。/n

【技术特征摘要】
1.一种智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统包括；
数据驱动模块，用于将生产的数据经过治理后进入云数据中心，按照油田业务放入数据池；
跨界融合模块，包括云数据中心、技术中心和业务流程中心，用于将所述云数据中心、技术中心和业务流程中心三个中心对接科学匹配中心；
技术培育模块，通过技术培育中心对技术进行培育；
共创分享模块，当科学匹配中心完成科学匹配后，通过共创分享分配中心对业务、数据处理模式分配至智慧油气田大数据人工智能应用平台。


2.如权利要求1中所述的智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述数据驱动模块包括：
数据生成单元，用于主动生产数据，包括专业技术数据、油田物联网数据；
数据治理单元，用于对生产的数据在大数据应用前，通过数据科学人才中心对数据进行治理；
数据储存单元，对数据进行治理后进入云数据中心，按照油田业务放入数据池中进行储存。


3.如权利要求1中所述的智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述跨界融合模块包括：
科学匹配单元，通过科学匹配中心利用智能搜索与智能操控系统对业务、数据、技术给出匹配方案；
云数据单元，通过云数据中心的数据池对数据进行治理；
业务流程单元，对油田勘探、开发、生产、集输、管网等业务通过专业技术人才中心进行业务流程梳理，并在业务流程中心进行储存；各类业务进入业务流程中心的业务池，当业务任务确定后，以流程的方式推送至科学匹配中心进行科学匹配；
技术单元，包括集成技术工具、算法与模型的集成平台或技术库，每一类技术、算法、模型都放在算法池中，并接受来自技术培育中心的技术。


4.如权利要求1中所述的智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述技术培育模块包括：
技术沉淀单元，在沉淀池中进行技术沉淀；
基础数据原理研究与模型构建单元，通过基础数据原理研究与模型构建中心为技术中心和云数据中心提供技术、算法和模型；
技术培育单元，进行数据的提取、处理、清理、计算、存储、查询、控制和呈现；通过技术培育中心培育来自技术沉淀单元的技术，然后输入技术中心；
技术存储单元，用于通过技术中心对各种先进技术进行存储。


5.如权利要求1中所述的智慧油气田数据与业务及大数据方法论系统，其特征在于，所述共创分享模块包括：
QHSE智慧诊断分析单元，通过QHSE智慧中心对业务问题类型进行分析，并根据业务问题将业务自动分配到智慧油气田大数据与人工智能数据应用平台；
大成智慧集成研讨单元，集成各领域、各业务的学者专家，对讨论的问题...

【专利技术属性】
技术研发人员：高志亮，常象宇，高倩，崔维庚，孙阳，孙少波，梁宝娟，付国民，
申请(专利权)人：高志亮，
类型：发明
国别省市：陕西;61