摘要：数据治理是实现对油田智能化系统所采集数据高效应用的关键举措，油田需要加强对数据治理工作的重视，深入探索当前系统平台在数据治理工作中存在的问题，采取针对性的措施解决智能化数据治理工作难题。对智能油田数据治理工程相关概念进行了介绍，分析了数据治理在智能油田中的工程技术体系，提出了智能油田数据治理智能化系统应用的开发建设思路，以期为油田智能化建设相关工作人员提供参考。

关键词：智能油田；数据治理；工程技术应用

一、前言

国内油田近年来正在追求转型发展，而数字化智能油田成为油田发展的重要方向，能够有效凝聚现有的资源，利用智能系统获取更多精准数据的同时为各类技术攻关等提供助力。然而，在发展过程中，智能油田也面临数据治理方面的问题，往往因为侧重于技术研发而忽视对数据的治理管理工作，导致数据治理相关系统与现有的智能系统不匹配，引发信息孤岛、数据鸿沟等一系列问题，对智能油田的发展起到阻碍作用。为此，油田企业需要强化对大数据相关技术的应用，通过有效的数据治理手段推进油田的高速发展。

二、智能油田数据治理工程的相关概念

智能油田的建设发展为油田的生产运作与技术研发提供了大量现场数据，油田在治理数据的过程中通常会因为所采取方式的不足导致信息孤岛以及数据鸿沟问题。相关问题通常与油田数据治理相关工作人员忽视信息数据的联动性有关，在未能实现信息数据统一、关联的情况下，海量的数据将会导致油田的管理工作变得更加复杂、混乱，无法发挥数据应有的价值[1]。为了杜绝上述问题，油田企业相关管理人员需要基于一定的思想做好智能油田系统相关数据的治理工作。在实际操作时，管理人员需要以工程项目为对象开展数据处理相关研究工作，推进数据利用治理的不断提升，充分认识到数据治理对油田建设发展的积极意义，始终将其作为智能油田的核心环节。数据治理人员需要避免以IT工作者观念看待油田数据，整合DT思想，推进数据治理工程优化与完善，将智能油田在数据方面的功能由原本单一的数据采集转化为对数据的分类管理、存储应用等多样化的内容，通过智能化的技术手段构建多元数据信息的联系，利用高质量的数据推动油田技术研发提质和管理增效。

三、建立数据治理工程体系

智能油田在建设发展过程中，需要积极推进数据质量工程体系的建设工作，从技术、执行、组织、管理等几个方面构建全方位的数据质量应用管理体系。在组织体系方面，油田相关管理人员需要为数据治理工作提供发展方向，确保相关技术人员能够基于油田生产原则规律做好数据的组织工作，从数据管理人员、数据应用人员、数据生产应用等多个方面实现对数据的全方位、多层次治理；在管理体系方面，油田相关管理人员需要强化对数据质量相关工作的重视，制定强化数据可靠性、数据治理有效性相关指标的管控标准，明确数据管理、治理、运行、应用等各方面的管理机制，为数据质量相关工作人员提供指导并起到监督效果。

四、智能油田数据治理工程技术应用过程中的问题及应对措施分析

（一）智能油田数据治理工程技术应用过程中的问题

1.数字化、智能化技术的发展暴露了旧平台的较多不足

数字化、智能化油田的建设与发展是一项持续推进的工作，部分油田在智能油田这一理念兴起之初即开展新系统平台的研发应用工作。在开发阶段，相关工作人员往往存在认知不到位的情况，无法充分掌握平台的功能应用模式和后续发展方向，在缺乏系统应用发展反向的情况下推进建设的智能油田也在后续应用中暴露出较多问题。随着油田工作人员对智能化技术、数据治理相关技术的深入理解，平台中的问题也愈发凸显，众多无用、难用的功能为平台技术开发人员带来了较多难题。

2.智能平台难以适应数字化油田的建设发展

在发展过程中，油田为了进一步推进数字化油田建设工作的落实，通常会开展一系列组织结构的优化调整和新建重组等工作，数字化筹备小组、数据维护小组、数据分析小组等众多组织架构的出现导致原有的生产运作流程产生较大变化，而智能平台的更新换代速度往往无法满足油田建设发展需求，其原有的性能通常无法适应数字化油田数据治理和共享应用的工作要求。

3.系统平台缺少有效的智能化应用

数字化油田的建设通常从对现场数据的采集入手，然而所建立的系统平台通常缺少对数据信息实现智能化应用管理的应用，在预测预警、自动分析、辅助决策、动态感知等方面的应用开发存在欠缺。例如，在系统告警方面，大多数油田所开发的数字化管理平台虽然具备一定的报警功能，但在准确率和自动化程度方面依然存在较多欠缺，无法自动诊断、处置故障，同时，频繁出现的误报问题增加了一线油田工作人员的负担。

4.资金不足限制了油田对旧系统的大幅度改造

智能油田的建设必然要对旧系统平台进行改造，在过去投入较多资金开发数字化系统平台的油田通常需要投入更多的资金完成智能油田系统平台的替换与建设工作，然而在资金预算方面的限制，导致油田无法对系统平台进行大幅度改造，通常需要寻求在现有平台基础上进行智能化改造的优质方案。

（二）解决措施

针对大多数油田在智能油田建设发展中所面临的问题，本文基于流程化的工作模式提出了一种数据治理的工作方案，以软件的形式为旧系统的发展提供智能化发展动力，帮助油田以更低的成本实现对系统的智能化改造升级。下面对数据治理智能化系统的实现措施进行详细论述。

1.架构与模式

在数据访问方面，数据治理系统改善了智能油田访问数据的方式，通过多种方式的自由组合实现对数据的高效应用，避免影响数据价值的有效发挥。在具体操作时，系统应设置能够直接访问的数据接入节点，消除对能够提供数据字典、数据库权限相关系统的访问门槛；针对无法提供数据字典但具备数据库方案权限提供功能的系统，则需要逆向分析所接入的数据库。在数据整合分析方面，系统的功能基于旧系统的业务流程发挥，能够有效避免对旧系统的大幅度改造，降低开发成本的同时也满足了数据整合分析的工作需求。在运行过程中，该系统能够在借鉴和应用旧系统中大部分的流程和数据，在业务流程存在冲突的情况下，能够直接在数据库中结合用户需求开展数据整合分析工作，满足用户的智能化应用需求[2]。

2.实施措施

数据治理是提升油田智能化平台应用效果的重要举措，数据治理软件的开发应用也需要尽可能避免对原有的平台进行大幅度改造，通过高效复用原有系统的方式，实现对系统开发成本的有效控制。在数据治理软件开发过程中，需要基于数据与业务的联系构建智能化、精准化的智能化数据治理管理和应用平台，满足油田工作人员对平台预测报警、自动诊断处理、优化分析、辅助决策等方面的应用功能需求[3]。在实施过程中，数据治理软件通过数据库与油田生产运作管理平台建立联系，结合数据字典以及“数据—业务”工作流程，满足用户对业务数据的应用需求，将各“数据—业务”流程运行处理期间得到的数据成果在成果数据库中进行存储；油田业务工作人员需要联合“数据—业务”工作流程开发人员共同开展工作，确保各项需求能够高质量完成，避免因表述不明确、理解偏差等导致后续返工；系统平台管理中心工作人员也需要联合开发人员共同将既有工作模式转化为数据治理软件终端“数据—业务”流程，满足智能化的数据治理工作要求。油田的生产管理平台在智能化数据治理软件的作用下，其功能将由原本较为单一的数据采集、监控功能转变为具有动态控制、优化分析、预测告警、运行优化等多种智能化应用的管理平台，平台基于生产、指挥各相关业务流程构建了涵盖油田生产运作全方位、全层次的数据治理应用，能够按照明确的节点、层次对油田开发工作进行高效管控，借助预警监控、分析优化、动态跟踪等实现对油田各方面工作的闭环管理。

五、具体案例分析及应用技术介绍

（一）具体案例分析

以某油田2020年开关井日数据台账为分析对象。各个油田的运行中开关井日数据台账为关键数据，其数据量庞大，处理难度大，在具体的处理中多以单井基础信息表、油井产量数据表、关井原因代码表等结合，共同形成油井动态分析数据处理工程。该油井开关井日数据台账的第一、第二和第三张表，都存储于特定的数据库内。岗位人员查询、检查开关井日数据台账时，技术要求高、难度系数大，需投入较大的人力、物力资源。原先在人工工作模式下，数据查询、数据关联、产量计算多为人工方式，效率低且准确性无法保障，无法与智能油田工作方向相一致。当前通过引入智能化方式管理开关井日数据台账，可提升管理的效率与水平。

（二）应对方案与具体应用技术

针对本文所举某油田2020年开关井日数据台账存在的数据查询与治理问题，需要从查询速度、自动统计、报表呈现三大角度出发来提高开关井日数据台账查询速度和工作质量。

1.全生命周期数据质量管理

为在本油田的数据治理工程中发挥智能化技术优势，岗位人员需清晰掌握数据治理工程中各个环节的工作要素，在全生命周期内渗透数据质量管理理念，避免某一环节工作问题影响数据质量。对于每个生命周期的数据均需开展风险识别与过程监控，对于识别和发现的风险应采取有效的防控措施。数据质量管理应按照以下要求展开：确保数据传输时的完整性、安全性，使各个生命周期的数据在上传时能完整传输，避免遗漏或错误；保障传输时的数据精准性、一致性，就是要在全生命周期传输数据时保障精准性，使数据传输符合实际的业务要求，与此同时确保数据维度与度量值的一致性。

2.提升查询速度

油田企业中的开关井日数据台账方面的数据治理工程，专业性要求较高，为提高质量效率与水平，企业需立足自身情况构建完善的数据治理工程框架体系，在此体系中明确规定数据治理中的关键技术、技术和管理方向、重难点等，将治理工具、技术应用、数据池技术等形成完整架构。在大数据库等现代化技术下融合管理制度，完成开关井日数据台账的定期查询与上传，对其中的关键数据则需根据数据类型与特点做好分类工作，使后续相关人员的数据管理、查询与利用更为便捷。

3.自动统计数据

在油田开关井日数据台账的数据治理工程中，为保障数据治理水平，应引进现代化技术支持数据治理。本油田采用了Datist技术，在该技术下能实现对开关井日数据台账等有关数据的整合与分析，进而在企业中形成规范的数据流程体系。

（三）数据治理工程建设效果分析

在油田企业内开展数据治理工程后，通过对比工程实施前后的数据效率、工作效率、治理水平等，发现数据处理工程下的油田录入、转存、分类、查询、过滤效率更高，在油田企业中有助于科学利用各种数据。借助数据治理工程中的各个体系，如组织、管理、技术与执行体系，再加上大数据、GIS、数据池、数据库等现代化数据技术，可避免油井生产环节数据混乱、利用率偏低的情况，几乎不会出现传统人工数据管理下的数据分割、信息孤岛等问题。

（四）数据治理要点

1.元数据管理

油田企业中为实现数据治理，应重视元数据管理，元数据主要为某一类具有相关特征以及被特殊定义、描述的数据文本，油田企业中为构建智能化模式，共享有关的数据必须要做好元数据管理。通常情况下，元数据包含技术、操作与业务，三个层面的内容息息相关不可或缺。技术元数据为油田企业经营发展中与设计、日常管理有关的信息；业务元数据为与生产相关的信息；操作元数据为操作各种管理系统、设备时产生的信息，如设备运行参数、运行状态等。因此，在油田企业内的元数据数量庞大，为实现数据治理的目标企业需从思想上重视元数据管理，并引入人工智能、大数据技术等开展整理与分析。

2.数据质量管控

油田生产管理过程中涉及的数据类型多、数量庞大，为企业发挥数据的价值，在数据治理工程中也需重视数据质量管理，以通过全过程、动态化的管理工作保障企业各项工作能科学利用数据。为此，在油田企业每一个环节的工作中，都需要采取有效的保护管理措施，通过执行这些措施避免数据资料在传递、使用、分析与整理过程中的工作漏洞，确保数据的完整性与安全性。

六、结语

综上所述，油田在推进智能化建设的过程中需要强化对数据治理工作的重视，努力通过技术手段在原有的系统平台中进行智能化数据治理应用的开发工作，使系统从单一的数据采集与监控功能变得更加智能化，满足生产、指挥人员对故障诊断分析、预测预警、生产优化等方面的应用需求。合理应用数据技术手段，不仅能够提升相关工作的开展效率，同时也极大地保障了开展质量，确保了管理工作的事半功倍。这对于今后油田的建设与发展都有着重要的现实意义。

参考文献

[1]李柳音.数据治理中数据智能分类技术的应用研究[J].卫星电视与宽带多媒体,2020(9):15-17.

[2]梁根生,常小虎,马有龙,等.智能化油田技术研究[J].山东化工,2020,49(9):142-144.

[3]马承杰.胜利油田“数据+平台+应用”信息化建设新模式构建与应用[J].石油科技论坛,2021,40(2):73-80.

作者:张新 单位:新疆油田公司数据公司