INFORMATION TECHNOLOGY 信息化建设
摘要：在大数据时代，越来越多的行业依赖大数据技术都取得了令人瞩目的成绩。论文介绍了云计算与大数据的方法理论，结合油气勘探、开发技术特点和发展需求，探讨了云计算与大数据对油气勘探、开发技术发展的影响，提出了在云计算与大数据影响下的未来油气勘探开发技术发展的设想。数字魔盒
关键词：油气勘探开发技术；大数据；云计算；互联网
一、云计算与大数据
（一）云计算与大数据。大数据（Big Data）顾名思义就是海量的数据。通常是指人们在科研生产当中产生的海量的非结构化和半结构化数据。大数据技术是指数据越来越多、数据形态由静态数据，发展到动态数据、实时数据，计算量由单一数据变成海量数据的一种新型技术架构和运行模式。特别是现代数字化时代，大数据一词正在被人们越来越多地认识和使用，是描述信息爆炸时代迸发出的海量数据，并用它命名与之相关的技术创新与发展[1]。
云计算（Cloud Computing）是借助互联网络技术，将海量大数据计算分析分解成无数小运算单元的计算，通过服务器集系统进行处理和分析，并将这些小计算单元得到的结果进行合并返回给用户。初期的云计算主要解决任务分发，其实就是简单的分布式计算，所以，云计算又称为网络计算。经过近几年
的技术发展，现阶段的云计算技术已不再是简单的分布式计算，而是基于互联网可共享资源的云服务体系和计算机技术综合跃升的结果。包括并行计算、效用计算、分布式计算、网络存储、负载均衡、虚拟化桌面和冗余灾备等。
云计算与大数据。云计算主要涉及基础技术架构，而大数据主要涉及海量数据的提取、处理和分析。大数据技术涵盖了从数据的采集、海量存储、处理应用多方面的技术，包括分布式文件系统、分布式并行计算、实时动态流数据处理以及智能分析技术；另一方面，云计算则需要存储设备提供的数据存储能力，两者既是相互独立又是相互协同的关系[2]。
（二） 油气勘探开发孕育出的大数据。油气行业对大数据来说并不陌生。就油气勘探开发而言，已经有几十年的时间使用数以万计的数据采集传感器安装在地面或地下井中收集数据。而勘探开发大数据一般也都是伴随着勘探、开发、生产科研过程产生的原始数据和成果数据产生的。特别是地震数据和测井数据尤为突出。例如：地震采集从采集因素来说，由单点接收、大动态范围、超多道记录、小面元高覆盖次数、多分量接收全方位信息到高密度三维地震全波采集，不断提高地震资料的纵、横分辨率和有效信息的精确度所产生的大数据； 地震处理数据由原来的常规处理发展到现在的保幅处理新技术、面向目标的高精度处理、叠前时间偏移处理以及多分量、宽方位和各向异性处理技术；全波动方程的叠前深度偏移成像新技术、陡倾构造成像和各向异性叠前深度偏移的大数据；
地震解释数据充分挖掘与利用各种新技术处理后的地震数据体所包含的一切信息，正在向以叠前解释为主、与高精度叠加属性分析相结合的全信息解释发展，更准确地刻画构造、更精细地预测储层和更逼真地表征油藏所产生的大数据；
勘探开发地质模型数据，不再是利用传统方法，通过一些图表和挂图来分析论证提出井位部署。随着勘探开发技术的不断提升，现在的勘探开发技术更多是依靠高性能计算基础上的大数据分析与地质模型的建立。
从上面的描述中我们不难发现，今天的油气行业正以比以往更快的速度获取更多的数据量，以及多样化的数据。许多油气公司将需要采用旨在解决大数据具体挑战的新IT解决方案。他们需要能够收集、管理和分析大量和快速增长的数据技术，即适合油气行业的“大数据与云计算”技术[3]。
二、油气勘探开发技术的数字化变革
（一）油气勘探开发技术的发展。长期以来，油气勘探开发研究都是按专业划分的独立应用专业，包括物探、地质、勘探开发等多个学科领域。开展勘探开发研究一般的流程是从物探采集、处理到解释成果转向地质研究，再从地质研究成果转向井位部署到勘探开发的过程。随着勘探开发和信息技术的发展，各专业学科的技术发展也得到长足的发展，如地震资料保幅精细成像处理技术、地震精细构造解释技术、地震储层及含油气性预测技术、地震地质成果综合评价井位部署技术等。
特别是近几年来，随着勘探开发难度加大和对地质认识的不断深入，叠后含油气性预测反演解释逐渐难以
油气勘探与开发技术的数字化变革探析
梁殿文
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适应井位部署及开发建产需求，迫切需要由叠后含油气性预测向叠前含油气性预测转变。针对复杂地区地质特性、裂缝研究及各向异性研究不再局限于某个专业的研究，而是多专业多学科之间的协同研究，这就需要利用现代化的信息技术手段对多源地震数据进行分析计算，由地震数据转化成可读性、可视化的数字化的大数据。
（二）油气勘探开发的数字化变革。在过去的几十年，人们一直努力接受地震解释技术。从20世纪70年代，从地震分析中引入颜开始，将时域地震解释的想法转化为数字化可理解的深度域视角。油气勘探开发也是基于数据表格和测井曲线的一种形式进行分析研究。从单一的地震剖面、地质成果数据表格到勘探开发的各种彩的立体展布图、彩图表及精细的数据模型的可视化展示，都是从物性到数字化的转变[4]。
随着勘探开发和信息技术的不断进步，勘探开发技术越来越多的依赖于大数据和信息技术的支撑。从地震数据层面来讲，一是在构造精细刻画、油藏检测、储层表征和综合历史拟合中地震数据起着越来越重要的作用。二是随着三维和四维在勘探开发领域的加速应用，地震数据变得至关重要；从勘探开发技术层面来讲，传统上，通过采集、处理和解释地震数据来识别底层和构造圈闭，进而辅助储层表征。在信息技术不断发展和对勘探开发进一步深入研究的今天，油气行业的复杂性要求勘探开发技术的数字化变革，也就说以数字化为基础的工作方式的转变，通过促进现有信息技术在油气行业的应用实现工作效率的提升。由此，油气勘探开发的研究与应用将真正步入数字化的变革时代。
三、“云计算”与“大数据”在油田勘探开发领域的应用
目前，油气勘探开发数据都是按专业划分的独立专业应用的多个学科领域。数据分散且应用独立，存在专业壁垒与应用独立的弊端，很难实现数据整合的“大数据”分析应用。为此，很多油田企业在上游
业务板块全面推广与扩展建以数字化信息为基础的大型专业化业务应用软件产品，覆盖油田多个专业，推进油田信息资源整合的数字化资源池，形成油田板块勘探开发业务统一的管控平台，有效支撑油田企业业务运营与管控的一体化。 是“云计算与大数据”在油气勘探开发中应用的具体体现，
也是油气勘探开发大数据的一次变革。
技术架构采用三层架构设计。（1）资源层：包含支撑勘探开发软硬件资源云平台应用的软硬件资源，勘探开发综合业务相关的地震大数据以及以信息化技术为基础数字化资源池；（2）管控层：为基础平台提供权限、流程、软硬件库以及接口服务；（3）业务层：建立面向最终用户的统一门户、资源服务和监控统计功能，提供多学科技术协同研究的云计算系统平台。
从油田云计算与大数据的具体应用来看，大数据平台的构建，对海量、多来源的数据进行处理，处理数据包括结构化数据和非结构化数据；处理方式包括离线处理、分批处理和实时处理。同时，云计算和大数据相互协调，互相驱动发展。大数据是云平台的一个重要应用，云平台因为有大数据分析这一利器，更加凸显平台的价值和理念。
四、结语
目前，油田行业的大数据应用环境逐步形成，分散数据源、孤岛数据、结构化数据与非结构化数据实
现整合与共享。随着数据的关联与认知技术的发展，我们相信，未来的油气勘探开发更多的依靠大数据提供基础数据支持，通过勘探开发数据库有效的整合资源，形成具备大数据为基础的数据自动分析，钻井参数预测、地震解释算法、预测模型等的自动化数据管理及数据应用管理流程。从而，促进多年来从地震数据采集、地震解释、开发到井位部署分散数据共享融合的转变，实现数字化技术为主要工作方式的科学生产方式，实现工作的高效智能化。参考文献
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[4]张春生，郭长杰，尹兆涛.中国石油规划总院 2016 大数据分析在油气行业的应用研究[J].微型电脑应用,2016(7).
蒙古天韵基金项目：华北油气分公司高效勘探科技工程
松香油“鄂尔多斯盆地地球物理处理与解释技术研究”（2019GXKT-04）
（作者单位：中石化华北油气分公司勘探开发研究院）
[3]佘莉. 基于语义的几何学科知识平台[D].中国科学院成都计算机应用研究所.
[4]王锋，李芳颂，高晓峰，等.大数据知识服务平台构建关键技术研究[J].通讯世界：下半月, 2016(7):259.
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研究, 2007, 024(010):26- 29,47.
（作者单位：中国石油勘探开发研究院西北分院，中国石油天然气集团有限公司）
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