数字油田数据

数据是油田的宝贵财富，在勘探方面，物探、钻探、试油、测井等生产环节直接的产品就是数据，在开发方面，必须对油井的各种生产数据进行采集整理，才能分析油藏的变化情况，优化开采方案。可以说，数据是石油企业勘探开发成果的 “原料”，数据是数字油田的 “血液”，数据在数字油田的建设中占有重要的地位。

6.1　油田数据及其多源性

6. 1. 1　油田数据产生及其类型

在油田各种勘探开发、工程作业、管理等业务中要产生类型繁多、数量庞大的数据，这些数据既有勘探开发、工程作业的原始数据，又有生产管理及运营中产生的新数据，还有地质研究、工程设计中的中间数据，在油田勘探开发研究中数据不断产生、复制、再提炼。油田数据类型如表６.１所示。

表 6.1　油田数据类型表

数据类型数据功能数据明细备注

基础数据地理信息专题 GIS数据空间数据、属性

物化探数据包括物探设计，二维、三维地震数据，非地震物化探数据

钻井数据钻井工程设计，钻井井史，智能钻井数据

录井数据各种录井数据、图件，智能录井数据

原始数据勘探开发地质研究测井数据测井设计、测井曲线、测井项目、解释成果、成果报告资料

试油数据试油设计、试油成果

生产动态数据包括（注水井、油井）日报、油水井产量、含水、油套压、地层压力等数据

续表

数据类型数据功能数据明细备注

勘探开发井下作业数据固井、射孔、压裂、修井数据

地质研究分析化验数据储层物性、流体性质、温度、压力、岩心分析化验数据

原始数据地面工程地面工程数据站库、管网等数据

设备数据油田企业各类大、中、小设备参数、功能、厂商数据

经营管理物资数据油田企业各类物资数据

财务数据财务报表、财务计划等数据

综合数据成果—研究报告解释分析计划与建议规划方案油田专业研究中的各类成果报告与图件油田专业部门编制的各类年度计划和规划方案

表６.１是我们简单地统计了一下油田的各类数据，还有很多经营管理及集输储运等的数据。

在油田，与勘探开发主营业务相关的数据，主要有以下两个方面。

（１）勘探开发、工程措施中产生的原始基础数据。这类数据是油田最宝贵的财富，这些数据直接源于生产第一线。油田勘探开发部署及其管理都依赖于这些数据。

原始资料是各业务单位在进行勘探开发、工程设计、经营管理中采集或形成的初始资料，是综合分析、管理决策的基础。油田各类原始资料相当庞杂，如何系统采集、集成和梳理是数字油田建设中的一个重要任务。

勘探开发原始数据是在勘探开发过程中产生的数据，这些数据都要经过一定的数据处理，利用专业技术软件和相应的技术手段进行数据处理，并进行解释，所获得的结果大都是成果报告和相应的图件、数据表等，最后成为地质研究、工程设计的主要依据。

油田生产产生的各种原始数据是科研及其生产管理人员应用的第一手原始资料，在后续的各个生产过程中，依据研究及生产需要都要对这部分数据进一步分析、归类、提升及再处理，形成各种综合研究数据，如地震资料重新处理与解释、测井资料解释、各种综合地质图件编制、各种生产动态分析数据、各完钻井报告、措施评价、试油试采报告。另外，在不断研究中形成各种综合研究报告及综合数据。

（２）综合研究数据的产生。油田一切勘探开发及其生产运营都在不断产生数据、分析整理数据、再产生新数据。数据是油田企业的灵魂，维系油田企业的运行及其发展。油田企业各项生产实践都以数据说话，用数据指导运行。数据的采集及其综合分析贯穿了企业活动的各个方面。以油藏描述为例，从收集原始数据、前人研究数据到对这些数据综合整理，产生中间整理数据，再到综合研究得到研究成果数据，从而实现对该油藏的评价和综合调整部署（图６.１）。从油藏描述的工作流程及其数据流可以看出，一项油田科学研究及其生产方案的制订，需要分析整理大量的各类数据资料。这些资料有静态的、动态的，有

图６.１　油藏描述数据流程与包含的多源数据

定量计算的、定性描述的，同时产生各类表征油藏地质及其开发动态的成果数据。随着计算机及地质统计学、数值模拟技术的发展，油田企业以三维数据体表征油藏为特征，在计算机中模拟油藏开发动态，并且对开发部署作出预测和优化，这些成为现代油藏数据形成及其产生的主要形式。

所以，油田企业的数据，就是这样周而复始地不断产生与挖掘，整理、提炼、加工，加入新的数据再研究，构成了一个环。

6. 1. 2　油田数据的多源性特征

在油田企业，信息技术的应用已经深入到企业的各个环节，从而加速油田企业数据的产生。信息技术的应用使得数据源更加广泛。如图６.１所示。

图６.１展现出的是数据的来源。从工作流程来看，表现出的是资料收集、数据分析、综合研究、油藏评价、综合调整方案等。从数据类别上看，包括基础数据、历史数据、中间整理数据、综合研究数据、研究成果数据等。其实，数据分析到中间整理数据有很大的工作量，会得到很多有价值和应用前景的数据，由于图幅有限，没有表示出来，这一个环节对于地质研究是非常重要的。数据明细，是具体到各个生产环节了，由于图幅的限制也只能说出最重要的一些。

随着石油工业的发展，积累的数据与信息量更是呈爆炸式增长，并且包含着各种数据模型，其数据的多源性是现代油藏数据的主要特征，晁会霞（２００９）等将油田数据的多源性概括为以下几个方面。

１.数据来源的多源性特征

油田数据的形式多样性，即我们通常所说的存储格式的多样性，包括文本型、图件型数据甚至是 Web型。其实，从数据管理建设来说，数据分为结构性与非结构性数据。但是，油田数据的多元性主要指的是数据的来源。由于油田企业属跨学科、多领域，涉及地质研究、地球物理勘探、钻井、录井、测井和开发测试等各个学科与环节。这些不同领域的数据通过不同手段获得，因而来源不同。

油田数据的获得手段和技术有重大区别，既有利用先进仪器测试的数据，如地球物理勘探、测井曲线和录井等，又有依靠先进的仪器测试、数据处理和 综合解释得到的数据，如地震资料处理与解释、测井解释、试井解释及各种动态监测，还有地质研究和通过专业学科的特定方法处理后形成的成果数据等，这些数据主要是成果图与报告。

２.数据存储形式的多元性特征

油田企业勘探开发数据的类型很多，不同数据类型对数据存储的要求也不同，这就造成了不同类型的数据使用者的困难。一般在地质研究中储层数据存储格式有 Excel表格、 Access数据库、 Txt文本等多种形式。数据存储格式的不同，造成数据结构的不统一，从而增加了利用计算机进行数据分析的难度。因此，从数据本身来讲，就包含了多元的数据类型，除了数值型数据外，还有文本型、图件型数据，甚至是 Web型等非数值型数据。

３.数据的多尺度的特征

数据的多尺度在数字油田建设中经常会提到，而且还是数据建设中最为重要的一个问题。多尺度，可表现出数据精度和研究的程度。其实，在多尺度中还有油田企业数据的宏观区域性和微观性，如显微镜下观察得到的数据，这样既有用比例尺限定观测精度的数据，又有化验精度用仪器分析的岩芯数据等。

我们在地质研究中对储层不同层次，如不同级别构造单元的划分，就形成了不同尺度，这样获得的数据尺度也不一样，这对评价研究成果非常重要。

４.数据的空间性特征

数据的空间性表现在每一个油田数据与其所在的地理位置，如地球物理勘探，在勘探之前必须要做的就是地面测量。无论是确定剖面，还是定测点，都要确定地理空间位置，这就无形中给数据确定了位置。我们的井位坐标、地质研究储层中的每个数据等，都具有其空间性的特征。

由于油田数据形式多样，具多尺度性及空间相关性，所表现出来的不同类型数据包含的信息各具特点，综合各种数据所包含的信息才能得出地下真实的地质状况。

在数字油田建设中我们面对的油田数据多源性、多尺度性和空间性为数字油田建设带来了难题。

6.2　数字油田数据的建设

数据建设是数字油田建设中的一个最核心的建设任务，这么多年来我们各个油田企业在数字油田建设上下功夫，已经取得了很大的成就。但是，还有很多问题，需要我们深入解决。

6. 2. 1　数字油田数据建设中的问题

油田数据建设主要是将油田生产及其运营中形成的各类数据集成到统一数据平台，统一管理和分权共享，建立油田资料获取和应用模式，为数据共享提供条件，为油田企业勘探开发、研究打下基础。这几年的数据建设虽然取得很大的成就，但是并不理想。主要表现在如下几点。

在认识上存在差异。数字油田建设以来，大家对数据建设热情很高，对数据电子化、数字化及历史数据入库都很重视，做了很多的工作。但是，对数据的本质认识还是有很大的差距，主要表现在对数据到底如何建库、入库与管理上。一部分油田企业认为，无论如何，只要是我们勘探开发、生产等的数据我就全面数字化入库，将这认为是数字油田建设，或者数据建设的主要任务；一部分油田企业在数字油田建设中，以数据为中心进行建设，认为这是数字油田建设的核心，即以数据建设为中心。总的来说，在认识上还有很大的差异性。

所以，对于数据建设其实我们有很大的忧虑。这样的数据建设，我们只是将数据放在电脑里而已。真正的数据建设目的是让数据得到更好利用，也就是共享。

数据标准问题。在数据建设中各个油田企业或多或少地都有标准，但是，这些标准基本是自己制定的标准，如果能够满足本企业数据的良好应用，就算是一个很好的标准。如果不能满足本企业的数据应用，那这个标准是有问题的标准。

一般来说，数据建设，标准先行。标准确定数据建设的基本规则和应用的规则。如果标准建设得不好，数据即使完全入库了，将来也会出现更大的麻烦。

更让人担忧的是没有国家标准。我们现在基本以集团公司为主建立的标准，在国家层面上看，数据的统一与数据的通用性将会很差。国家要制定一套完整的数字油田数据建设标准，包括数据的采集、数据的传输、数据的存储、数据的应用、数据的管理和数据复用等，这样规范化的油田数据就可以在数字油田 平台上流通。

（３）数据管理问题。数据管理的核心是为了数据的应用，现在我国数字油田建设中对数据的管理其实很乱。首先，对数据传统的统计方法难以解决，诸如数量、结构、类型及数据质量等问题，如何迅速而准确地从现有数据中抽取出有用的决策信息，成为现代石油生产、销售与管理等的迫切需求。而数据挖掘技术能够结合数据库技术解决海量、多源（元）数据的质量问题，进行数据预处理并从中挖掘潜在的信息。因此在油田数据分析领域引入数据挖掘的概念、模式和方法，探讨适合地质领域的数据挖掘方法，对于有效地处理海量、多源的数据，提高数据分析的自动化和智能化水平等方面具有重要的意义。其次，对于数据管理的组织结构很乱。数据作为油田企业的未来资源和资产，应该统一归口管理，老油田的 “ N院一中心 ”数据管理，非常不利于数据的有效使用与共享。部分油田企业在数字油田建设中统一归口数据中心管理，这种做法比较好。但是，大部分油田企业经过多年的数字油田建设，并没有很好地解决数据统一归口管理的问题。

总之，数据是油田的资产和宝贵的财富，实现油田各种资料及信息的数字化是数字油田建设的首要任务。特别是一些已经开发建设几十年的老油田，长期以来形成海量数据历史资料。对这些历史数据的建设，即历史数据的数字化、入库是数字化油田建设的基础，没有油田资料数字化，没有及时准确数据入库，数字油田建设就无从谈起。同时，加大对数据的良好管理是十分重要的。

6. 2. 2　数字油田的数据建设途径

1.历史数据入库

历史数据是油田投入勘探开发以来，在生产运营历史中，由于当时数据采集储存技术及管理手段较落后，同时计算机信息技术未普及，导致的大量以各种介质分散储存、未形成数据库及实现平台化管理的数据。

历史数据按存储类型分电子化历史数据和纸质历史数据两类。

电子化历史数据以各种格式储存，最常见的是 Excel表格、 Access数据库、 Txt文本及由各种专业软件生成的各种格式的数据。数据的多种存储格式造成数据结构的不统一，同时分散贮存极易造成数据丢失或者数据改动的历史记录不 清，因此对这部分电子文档的历史数据应尽最大努力的入库。

在国内大部分油田勘探开发早期，有一大批纸质历史数据，包括纸质测井图、检测报告、纸质研究成果图、产量卡片、井史卡片等，这部分数据因纸质破损或丢失，导致油田数据丢失，因此目前迫切需要图纸矢量化、卡片数据录入，将纸质介质转化为电子文档，然后对数据审核归类后入库。

对历史数据的建设不仅要强调数据完整性，保证数据建设的质量也是非常关键的一环。大量的数据建设如果质量出现半点问题，都可能导致整个数据应用出现问题，甚至造成数据库全部瘫痪的严重局面。

在国内部分油田，存在大量纸质数据及分散储存的电子文档数据，将这些历史数据入库是实现数字油田的最主要的环节，也是必须下大力气进行的一项艰巨任务。可喜的是，自数字油田建设以来，我国很多油田企业完成了数据建设任务，将大量的历史数据实施数字化管理，即装入电脑里。但是，要实现数据正常化管理的任务还很艰巨。

２.数据正常化

数据正常化是指在生产过程中产生的新数据由数据源单位作为正常业务工作按照规定的时间、格式和质量要求加载进入数据库，实现信息资源管理的良性循环。数据正常化的内容包括业务数据入库的及时、准确、完整和规范，即数据正常化包含数据的及时更新维护、数据的准确性、数据的完整性和数据的规范性（图６.２），最终实现数据的质量保证。

数据正常化管理工作要遵循统一规则、分步建设、集中管理、严格审查和注重应用的原则。数据的正常化管理必须与采集标准、传输规范、考核制度和管理体系等相关措施配套，并建立相应的监督管理机构，实行行政管理、工程管理与信息管理多方配合。各个业务单位数据库的建设工作要基于统一标准、集中入库和定期检查的方式进行。

数据正常化关键是数据常态化。

图６.２　数据正常化四项指标

１）正常化流程

正常化流程主要是指根据采集种类的不同，数据分别进入专业数据库和中心数据库中的过程。

数据管理中心主库数据包括勘探数据、开发数据和地面工程数据。 ①勘探数据指集中管理和归档的盆地自然地理数据、综合物化探数据、探井的钻井数据、测井数据、录井数据、试油试采数据、分析化验数据和综合研究成果资料等各种勘探原始数据和成果资料，既包括结构化的勘探基础数据，也包括非结构化的图形、图表和文档等数字化信息和物理介质（包括磁带和纸介质等）存放的资料。勘探数据一方面满足勘探综合研究、储量计算、规划部署等各项勘探工作的信息需求；另一方面形成企业数据资产，满足开发等其他专业系统对勘探信息共享应用需求。 ②开发数据指集中管理和归档的油田开发数据库数据、开发生产管理数据、方案项目数据、专题成果数据、开发井和区块单元基础数据。油田开发数据库包括采油管理、储量管理、动态监测、井下作业、开发动态、开发静态、方案规划、开发实验和油气集输共九类开发基础数据。它一方面满足探明储量、前期工程设计、开发规划部署、各类方案编制、工程和工艺设计以及开发生产管理等各项开发工作的信息需求；另一方面形成企业数据资产，满足其他专业系统对开发信息共享应用需求。 ③地面工程数据指集中归档、存储和管理的地面工程勘察数据库，地面工程静态数据库，地面工程动态数据库，图形文档数据库，投资控制及经济评价数据库，工程设计图纸与资料等数据。它一方面支持编制油田规划和地面工程方案、进行工程设计等地面工程系统应用等；另一方面形成企业数据资产，满足其他专业系统对地面信息共享应用需求。

油田专业数据库指钻井、录井、测井、采油等专业部门建立的业务数据库，包括非地震物化探、地震、钻井、录井、测井、井下作业、试油、试井、地质研究、规划方案、石油生产、化验分析、采油工程、地面工程、石油储运和生产管理等。

这些数据库是用来存储专业技术数据和管理数据的集成化数据库。油田专业数据库存储大量的源头数据和成果数据，其数据直接来源于油田作业的第一手资料和各种成果数据，存储数据可为各专业的科研、生产、管理和决策服务。专业数据库对于专业部门开展业务至关重要，同时也对油田公司的整体业务开展具有重要的作用。

在油田数据正常化过程中，通过数据采集业务流程和数据流程的规范化，保证数据采集的及时准确，保证数据的一致性。专业数据（共享数据、私有数据）的管理包括数据采集和质量控制两个方面。采取三级质量审核制，如图６.３所示。

图６.３　数据审核流程图

各专业数据库里积存的共享数据在向中心库加载和传输时，需要信息中心统一审核、校验，如图６.４所示。

图６.４　专业库向中心库加载数据流程图

）正常化数据大类

正常化数据一般分为以下几个大类 （表６.２）。表 6.2　正常化数据类型表

）数据智能化建设与管理

数据类型数据资源建设内容

物探数据包括物探设计，二维、三维地震数据，非地震物化探数据

钻井数据主要数据包括钻井资料、钻井工程设计、钻井井史、生产动态数据的管理

录井数据包括录井设计、曲线图等

测井数据包括测井设计、测井曲线、测井项目、解释成果、成果报告资料

试油数据包括试油设计、试油成果

井下作业数据包括固井、射孔、压裂、修井数据

分析化验数据包括开发化验数据和勘探化验数据，岩心测试数据

地面工程数据包括站库、管网等数据

生产动态数据包括（注水井、油井）日报、油水井产量、含水、油套压、地层压力等数据

勘探数据库包括探井设计、分析测试等数据

储量数据库包括地质研究报告、经济评价报告、储量计算报告与图件等

GIS空间数据基础地理数据、地理信息系统数据

综合研究数据包括科研成果、新技术、新项目

设备数据油田各类设备参数、功能、供应商数据

物资数据油田各类物资报表、计划等数据

财务数据财务报表等数据

数据智能化是一个新问题，其实，在长安大学数字油田研究所编制的 “数字油田建设总图 ”（附件：图 A２.１）已经表述得很清楚，这就是数字工程建设的重要组成部分。

我们认为数字工程就是集中解决数字的采集问题，数字油田建设的关键之一为数据的采集。如果我们采集的是假数据，而数据真处理，就会得到假结果。如果采集的是真数据，我们真处理，就会得到真结果。数据来源如此广泛，如何保证数据是真实的、可靠的，这是一个关键问题，因此，我们设立了数字工程建设。

数据建设智能化，是指数字采集的智能化。就是要加强数字工程的智能化 建设。在数字工程建设中的智能化包含两层含义：

一方面是数字油田的数据原点采集的智能化建设，在数字油田井场建设和油田物联网建设，包括智能钻井、智能完井和智能测井等，未来的地球物理勘探也依靠 “透明油田 ”技术对盆地的感知来完成，实现智能化。这些过程都是数据源头采集的智能化过程，对数字油田建设十分重要。

另一方面是数字油田建设中的数据管理建设。数据存放在数据库中，大家觉得已经完成了数字油田的一个重要建设，其实没有完全完成，我们对数据的关联整理，对数据的无障碍使用等才是关键。智能化数据管理是未来数字工程建设和数据工程建设中需要联合攻关的一个技术。２００９年，长安大学数字油田研究所提出数据 “DNA”管理思想，就是对存储在数据库中的数据编码，就像我们每个人一样，都有自己的 “DNA”，利用空间概念进行坐标和身份识别，从而实现智能化的数据管理。

无论如何，数字油田建设这么多年，成就确实是巨大的。但也存在问题，不过这都是前进中的问题，深层次的问题，在未来的数字油田建设中一定会得到解决。

数字工程智能化建设将成为关键。

6.3　数字油田数据的质量

石油勘探开发数据是油田企业的重要资产，是我们寻找、评价和开发油气田的基础。自 “九五 ”以来开展的专业数据库建设在油田勘探、开发核心业务领域发挥了重要作用。国内各大油田在 “十一五 ”信息系统建设与应用发展规划中都明确提出了其建设任务：以油田数据中心建设为主要内容，规范源头数据采集，确保数据及时、完整、准确，加强数据资源的应用开发和管理力度；以综合应用技术为手段，为国内及海外勘探开发业务管理、运行监控提供技术支持。因此，可以说数据是油田的最重要的财富，油田勘探开发及管理以数据应用为核心，勘探开发效益及管理水平直接取决于数据的质量。如何加强数据质量的控制，从源头采集翔实确切数据及在勘探开发等业务中派生高质量的综合性数据而非数据垃圾至关重要。

6. 3. 1　油田数据质量存在的问题

近２０年来，随着计算机技术的发展，国内油田对油田数据的集成管理做了大量工作，特别是数字油田建设以来，部分油田建成数据中心，对众多的油田数据归一化、标准化管理及使用。但目前油田数据仍存在如下一些问题。

部分油田数据缺乏系统整理与管理，丢失严重。油田各类数据凌乱繁多，特别对于老油田来说，随着开发进程，各类数据越积越多，部分数据在形成初期未形成电子文档，仅以卡片、图纸、报表形式存在，在常年使用中，容易丢失残缺，造成基础数据的严重丢失。

数据源各异，信息标准不一，相互独立，信息交换困难。随着数字油田的建设步伐，国内大多数油气田已经完成各类信息平台建设，但这些专业应用软件、专业数据库系统和数据仓库等大多分别建立在不同的平台上，数据源各异、信息标准不一、相互独立、信息来源渠道分散、层次不齐，故相互间难以实现不同层次信息交换。而且，这些系统不仅各自独立、分散，甚至存在某些数据重复建设的情况，数据冗余严重，同一份数据重复出现在多个应用系统中，存在数据不一致的问题。

现在油田数据，常常出现数据格式不一致，而且各系统采用不同的数据库，因此导致系统之间访问困难，甚至是，同样的数据，由于不同系统需要不同格式，不得不重复采集的现象。因此需要建设数据中心（数据融合平台），通过将油田各应用系统有机集成和业务重组，最终构建一个统一的、标准的、集成的、能够包容各业务流程的数据中心体系架构和数据交换和共享平台，支持分散的、松耦合的分布式应用集成，大大地避免油田在信息系统方面重复建设、重复投资，为油田节省大量的资金。

然而，各大油田对数据融合平台建设目标和建设内容的理解各不相同，所采用的技术也是五花八门，这样实现的数据中心往往运行效率不高、对原有系统改动大（有的甚至直接放弃原系统）、难于推广，这势必严重影响数据的全局应用。因此，分析影响数据中心建设的若干关键技术因素及解决方案，得到一个具有普遍意义、先进、高效的数据融合平台架构至关重要。

勘探开发数据必须实施一体化，一体化必须对原先收集、整理的数据进行重新整合，打破原先的数据模式，建立一体化标准体系。

数据量庞大分散，挖潜应用不够。在油田开发生产中经常产生大量不同类型的开发数据，生产和科研人员通过整理归纳、分析和计算等方法对这些数据进行处理，用于指导油田开发生产和科研，而这一过程是相当繁杂和无序的。当数据量极度增长时，如果没有有效的方法由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的科学信息和知识，显然就会感到像大海捞针一样束手无策。目前一个大型企业数据库中的数据，数据储存常常分散无序，导致数据查询时经常出现重复和遗漏。另外，油田的勘探开发是专业性非常强的行业，它涉及地震、分析试验、油井等多个学科的综合应用，因而涉及多源、多形式的海量数据资料。那么如何充分利用现有数据，高效、准确地从海量、含噪声的数据中探索潜在的知识是目前摆在我们面前的难题。目前几乎所有油田存在海量数据资料分散、数据量大、闲置严重而信息贫乏的现状，因此需要对这些海量数据进行挖掘，快速、高效地从中挖掘出潜在的有用信息，来指导油气的勘探和开发。

同时，随着油田信息化建设的深入进行，大量的信息系统被开发并投入运行，由此产生出了大量的同构异数据库和异构异数据库的不同数据源，在这些数据源中有些是结构化的，有些则是文档、曲线数据等非结构化数据，还包括 OA、 ERP、纸制文档等一大批数据源，如果不能有效整合和管理这些数据，将很容易造成数据遗失和管理混乱。然而，如何有效整合如此庞大、复杂的数据源呢？是将所有数据集中到一个大库中统一管理，还是采用分布式技术建立统一访问平台？如何在各数据源的基础上实现综合、分析和挖掘？这些问题都将成为油田数据中心建设所面临的难题。

数据重复整理，缺乏继承性。油田的勘探开发部署、各种方案的编制及工程设计都是对原始相关数据进行整理分析，这样不同的工作者及不同的工作类型都需要对原始数据进行分析整理，从而形成大量中间型数据及再处理数据。例如，对各种分析化验资料的统计分析、生产动态资料的统计分析、测井二次解释及综合调整方案的编制等，都需要对原始数据进行预处理、质量审核和统计分析，形成各类中间数据和综合成果数据。许多油田都缺乏对原始数据的分类整理及对前人中间数据、综合成果数据的保存和及时归档，致使在后续研究中进行原始数据的重新整理，研究工作缺乏继承性，造成研究人员大量时间浪费，重复性工作，有人统计常常耗费大约１／３以上时间重复整理前人已经整理过的基础数据，重复进行统计分析。

与常用专业软件结合难。在油田多年的生产实践中，勘探开发及工程措施作业都优化发展了较稳定的专业软件，如 Landmark、 Jason、 Discovery、 Forward、 Petrl、 Eclipse等地震解释，储层反演、油藏描述、测井解释、地质建模、油藏数值模拟等专业软件，这些软件都需要相应的数据格式，但油田各类原始数据储存格式与上述专业软件要求结合不够，甚至数据不相容，专业软件处理的综合数据体不能及时归档。

部分数据质量不高。油田数据质量是油田高效管理的基础，无论原始数据或者综合研究成果数据的好坏都关系到每一项科研生产的成效，特别是原始采集数据，常常是唯一的资源，在采集过程中出现偏差或不按标准规范进行将造成无法弥补的后果。油田科研生产以数据说话，以数据为支撑，无论多么先进的算法和模拟方法、数理统计方法，面对无用数据只能产生更无用的数据。

在生产实践中，数据源点的采集不规范往往是导致质量差的主要原因，其次在数据处理中，限于技术手段落后、约束参数选取不合理导致数据处理结果不理想，如地震资料的处理与解释、测井和试井解释等。

6. 3. 2　油田数据的质量控制

高质量油田数据是油田科学决策及管理的前提保障，因此规范源头数据采集，确保数据及时、完整和准确至关重要。油田企业通过建立统一的源头采集、监督、反馈和考核管理机制，实现勘探开发生产数据、归档成果数据的及时准确采集与入库的统一管理。

1.源点采集标准建设

油田各业务单位生产过程中产生的新数据由数据源单位按照规定的时间、格式和质量要求加载进入数据库，实现信息资源管理的良性循环。因此要求业务数据及时、准确、完整、规范入库，对数据及时更新维护，确保数据的准确性、完整性和规范性，最终实现数据的质量保证。

保证数据质量不但要求油田企业建立统一的源头采集、监督、反馈和考核管理机制，而且要全面分析现有的源头数据，勘探、开发等数据库，各专业项目数据库的采集、管理和应用流程模式，把握勘探、开发业务源头数据，形成勘探开发一体化源头数据标准。因此，数据质量首先从标准抓起，标准由单一 专业数据结构向一体化数据模型转变，满足下道工序的需求；其次数据从源头抓起，采集由多头采集向源头数据一次采集、授权共享转变，防止数据冗余和不一致现象，尤其是防止新数据变成不入库的历史数据。

国内部分油田为保障源点采集数据质量，建立了数据 “源头采集、集中管理、授权共享 ”的有效管理机制。即谁产生、谁采集、谁应用、谁把关，将数据管理统一纳入项目管理、合同管理之中。源头数据采集后，可以直接进入数据中心，由专业部门把关后提供数据服务，一个入口、一个出口，确保数据源头唯一、真实、准确、权威，使数据管理由分散采集、逐级汇总、层层上报变为源头采集、集中管理、授权共享。规范各专业数据采集的工作流和数据流，实现数据采集的准确、完整与及时。数据经由采集、录入、处理、解释、审核、传输、加载、应用、质量跟踪控制和维护等过程，归档进入数据主库。这是数据质量控制很好的办法应该肯定并加以推广。

2.中间数据及其综合成果数据建设

中间数据是对原始数据的再提炼，直接服务于生产实践，根据不同的专业和工程类别，处理手段和应用软件各具特色，因此要求处理人员具有较高的专业技术。该类数据质量的提高主要依赖提高专业技术人员业务素质来实现，同时，随着油田勘探开发及各项工程措施的发展，更实用、更先进的专业软件不断优化提升将有助于该类数据质量的改善。

建立严格的数据质量审核体制是提升数据质量的前提，在数据源头采集时建立严格的技术规范、监督规范和校验措施，严防数据造假，保证数据的真实性。对于各种试验检测数据，严格执行行业标准，建立各项实验测试操作细则和校验方法，实行三级审核制度。

3.数据复用返回质量监督

建立数据使用和复用管理制度，在数字油田建设中十分重要。油田企业数据复用频率非常高，油气勘探、开发和生产数据，在地质研究和编制开发方案中反复地使用。尤其对于老油田挖潜改造，数据的复用率更高，要保证数据的质量和数据使用的返回需要很好的制度作保障。同时，还要建立相应的机构，如数据监督部门落实制度的执行。

6.4　数字油田数据的应用

6. 4. 1　油田数据的应用历程

油田数据应用是随油田勘探开发水平及计算机信息技术不断发展而飞跃提升的，大概分为三个阶段。

传统数据应用。油田在勘探开发、经营管理中不断产生大量数据，而且油田的一切科研生产经营也是一个数据应用过程。油田数据在２０世纪８０年代以前，大量以磁带、卡片及图纸形式储存，如测井数据，主要以测井图储存在生产单位，地震数据大都是磁带作为介质保存，由于磁带中数据格式多样，用户应用中需要磁带解码。还有单井的试油试采、措施改造等资料多以卡片形式储存，大部分油田测井图多以纸质保存，油区产量记录以纸质卡片填写方式记录。随着油田信息化建设及计算机科学的迅速发展，油田数据逐渐以电子文档贮存为主，并且随专业化软件的普及，油田数据格式多样化，各种数据库、数据平台逐渐形成，这就为实现油田地下数字化提供了基础。例如，对油藏描述及其管理，在没有形成数据库以前，科研人员花费大量时间去资料室翻阅图纸、统计数据，这样费时费力，耗费１／３～１／２研究时间，并且往往因为纸质数据容易破损丢失而造成数据收集不全。生产数据的统计分析也是查阅卡片、重新数据录入、重新建表，这样效率特别低下。科研人员通过对这些基础数据录取及其图纸解读，综合研究形成新的大量的以图纸形式表达的研究成果，包括油藏储层砂体展布、沉积相分布、构造顶面图、储层物性分布图、储层评价图和油藏流体分布图等一系列表征油藏地质特征及其油气分布的图件，这样新一轮研究又产生大量纸质成果，极不方便储存和供未来研究者使用。这些研究成果用纸质图件表达，翻阅查询困难，无法备份，甚至造成资料丢失，也无法修正及更新。

信息技术应用阶段。２０世纪８０年代以来，随着油田信息化建设及计算机技术的普及，油田数据储存介质及其格式发生了巨大变化，数据储存介质以电子文档为主，有 Excel表格、 Access数据库、 Txt文本等多种形式，其领域覆盖了油田科研及生产管理的各个方面，并且利用科技手段在勘探、钻井、天然

气、开发规划、储量、圈闭、地质图形和勘探项目等领域，建立了勘探综合研究项目数据库和地理信息等数据库。部分油田形成数据中心，实现油田数据统一标准化管理，授权共享，因此，科研及生产技术人员可以很方便地获得项目及其生产管理所需要的数据资料，避免前辈们所经历的必须到资料室不断翻阅资料档案，复印摘抄等烦琐工作。例如，在作油藏地质研究中，需要研究区地震层面数据、断层数据、构造层面图、所有井钻井、录井、测井、完井资料、各种分析化验资料、试油试采资料和动态监测资料等百余种资料，通过统一数据平台，研究人员可以在１～２小时内获取以上数据，然后将以上数据进行分析整理，加工成专业软件需要的格式，借助专业油藏地质研究软件平台进行分项和综合研究，得出有关油藏构造、油层划分、砂体展布、沉积相分布、储层物性分布、隔夹层分布、油气水分布、油藏剖面和油藏压力分布等表征油藏地质特征的丰富非纸介质图件，这些储存于计算机中的电子图件方便修改备份。并且随着油藏描述、地质建模技术的发展，建立油藏三维地质模型，以数据表征油藏特征可在计算机上三维角度洞察油藏各个部分，任意提取数据剖面。以上油田数据的集成管理及其平台化，并与专业软件实现对接，极大地提高了生产效率和研究质量。

数字油田数据应用阶段。数字油田阶段的数据应用将是一个全新的数据应用时代，数据在数字油田建设过程中得到全面的整理和集成，数据应用频率更高，频繁应用使得数据复用和翻新得更快。

在数字油田中的数据应用主要是将多源、异构和多尺度数据放在一个平台上，使不同领域、不同学科及不同专业的工程技术人员可以在同一个平台上，在不同时空条件下，坐在一起同时研究讨论同一个难题，而不像传统会议那样，要求与会人员在规定时间从四面八方集中到规定的会议室，从而大大降低会议成本，提高研究效率。

随着信息技术的发展，未来的数据应用就是 “两化两云三屏”，实现数字油田的远程综合研讨厅技术。即研讨厅实施由定性到定量的综合集成技术，把油田地上地下一体化，勘探开发一体化；建设油田企业云和石油行业云；在控制中心大屏、计算机终端屏与移动电脑屏同时显示异地开坛讨论，这就是数字油田＋智慧的未来数据应用。

6. 4. 2　油田数据应用成果

近２０年来，随着信息化技术的发展，油田数据在油田生产及管理中的应用取得长足进展，主要体现以下几方面。

通过建立数据集成平台使油田管理、科研、决策人员及时方便掌握信息。例如，通过数字油田系统，公司生产、科研、管理、决策人员，每天上午一上班，所需的信息都能在计算机中查询到，包括钻井、录井、试油、采油采气等生产动态数据。对于长输管线及沿线站库设备设施运行参数、供水、供发电、天气和车辆运行线路等信息尽在掌握中。对于油田静态数据，包括盆地一级构造、二级构造、矿权分布、油气田分布、生产作业、科学研究、实验样品、设施装备等数据都可随时查询，关联应用。

通过油田数字化建设，使管理人员对油田各种室外作业进行实时监测，让基地与现场同时获得同样的信息，使现场获得基地研究、管理支持，这是油田数据信息化应用的一个重要进展。目前，部分油田对探井实现了实时采集、卫星传输，每隔几秒即可获得一组现场仪器采集的地质、工程和泥浆等数据，实现了井场数据与基地数据共享，前线技术人员与基地研究团队协同工作，大大提高了工作效率。同时对原油处理站、天然气处理站、生产井、注水装置、热采锅炉和油气集输站库的自动化数据，做到了实时监测、实时传输、实时处理，实现了远距离管理油田。这也为我们减轻现场一线人员工作压力，改善员工生活环境创造了条件。

数据平台对勘探开发主体业务研究提供有力支持。油田研究工作，一般是按照收集资料、整理资料、处理资料、分析资料和提供决策这个流程。以前，在没有完成数字化油田之前，研究人员的大部分时间花在了收集、整理和处理资料上，通过数据平台将稀缺的研究人员从繁杂重复的原始资料整理中解放出来。另外，采用信息技术手段，为科研工作者搭建协同工作的环境，使多学科研究人员在协同工作环境下开展多视角、不同尺度的综合研究。通过多学科协同互动，提高研究效率和成果质量。例如，现场地形踏勘、地震测线部署、井位部署和管线维修改造设计等。目前，部分油田建设的数据平台对勘探开发主体业务研究提供有力支持，极大地提高了科研效率，节省人力成本，并且油田数据统一集成、审核、校验保证了原始数据的一致性、准确性，从而防范数

据遗漏及整理中出现差错，为项目研究奠定很好的基础。

视频监控、远程管理指挥以及员工培训。通过视频监控和数据传输，建立数字井场，实现远程监控和管理，是油田数据应用最显著的一个方面，在国内部分油田已经实现并且不断完善。同时，根据生产实践需要，对分散在各个采油厂、作业区的生产技术人员进行远程培训，利用虚拟报告厅集中各个业务相关部门商讨决策生产中的各项作业。

油田油藏三维可视化，实现在计算机上管理和研究油田。运用地质建模技术、数值模拟技术、三维可视化技术，将与油藏特征相关的各类数据精细表征油藏三维特征，使地下油藏三维可视化，实现计算机上洞察油藏和再现油藏生产历史，从而高效管理和研究油藏。油藏三维可视化是数字化油藏表征的最后实现，也就是将地下储层分布、储层各个属性及储层中油气分布、属性和压力等参数数字化表征，并通过三维可视化技术，形成数字化的油藏，使油藏管理者或技术人员能够洞察任意切面、任意时段油藏，实时监控管理及综合调整部署。油田地上地下三维可视化及其一体化是数字油田的必经之路，通过地下油藏数字化表征，可以极大地提高科学研究和生产部署效率，实现高效科学的油田开发，从而提高油田最终采收率。数字油田以地理空间信息为基础，并融合多种学科和技术，彻底打破油田各专业信息平台横向分割的局面。数字油田的建设将可能迅速地形成集勘探、开发、工程、集输为一体的油田信息系统。在数字油田支持下，可以实现油田地质研究、自动化监控、油藏描述、经营管理和油气集输管理等的数字化和智能化管理。

利用三维地理信息技术和可视化技术，将油田实体虚拟展示在计算机上，使我们在以往必须去现场实地验证的工作，现在可以直接在计算机中完成了。

实现油藏数字化表征及三维可视化，在科研上实现复杂地表三维地形和地下地质情况的三维可视动态交互，可随意沉浸其中直接寻找油气圈闭和油藏，直接设计井位和开发方案，确定钻井轨迹，发现剩余油藏和隐蔽油藏，优化开发方案，改善科研协作和油藏管理水平；在生产运行管理上，可以实时查看施工进度、设备运行状况和单井生产动态等信息，协作处理现场事故，实现生产实时指挥；在经营管理上，可以动态了解企业的经营状况，借助智能系统对企业财务运行实现实时预警等，优化决策，降低经营风险。

经过十余年数字油田建设，油田勘探开发、工程技术服务和管理运行等领 域逐渐形成及完善了各类专业应用软件、专业数据库系统和数据仓库等，建立了覆盖全油田的数十多个面向数据中心的数据源点。按照规程，油田从数据采集、传输处理、入库、发布、应用和服务等方面逐渐实现数据正常化管理，形成用数据来指挥油田勘探、开发的 “中枢神经”。在部分油田，庞大的数据库每时每刻将油田不断产生的数据进行分析处理后，反馈到油田勘探开发指挥中心，科学高效地指挥开发石油天然气，最终实现地面自动化、地下数字化。同时，在生产实践中通过数字化井场建设，将井场搬进计算机，利用地理信息系统实现全覆盖、跨作业一体化空间平台与专业软件对接，井场实时数据传输系统利用卫星将千里之外的井场搬到计算机桌面上，管理人员根据井场数据可以全天候、不间断地传输和应用，互联互通互操作，视千里之外的井场如近在咫尺，用数据实现远距离、科学化管理油田。

6. 4. 3　油田数据的有效利用途径

油田数据的有效利用途径可以总结计为以下四点。

数据及时入库、统一管理、授权共享。油田是劳动和技术密集型企业，业务部门、作业单位上百家，在各种勘探开发生产及工程施工中产生各种不同源的大量数据，数据格式、储存介质各异，为了有效地利用油田数据，这些数据必须及时入库，按照统一的标准迁移到数据中心，统一管理、授权共享，避免形成历史数据或数据丢失，以方便科研及生产管理人员数据查询及使用，提高生产效率。这是数据油田建设的基础及第一步，同时，数据应用由单专业自身孤立应用向综合数据应用服务转变，从而满足各道工序的应用需求，提高数据使用效益。

海量数据进行数据挖掘，提高数据效率。随着油田的勘探开发，所测的数据类型越来越多，仅以一区块的储层研究为例，完成的岩矿鉴定等数据量庞大，包括碎屑岩铸体薄片、分层数据、扫描电镜资料、重矿物、压汞分析以及孔、渗、饱和度等物性分析，累积数据量数以万计、百万计，并且各类数据来源不同，数据存储格式多样，数据之间的关系错综复杂。同时，在油田开发生产中经常产生大量不同类型的开发数据，生产和科研人员通过整理归纳、分析和计算等方法对这些数据进行处理，用于指导油田开发生产和科研，而这一过程是相当繁杂和无序的。显然面对油田已有的海量多源数据资料，传统的数

据分析方法很难从中挖掘出潜在的有用的油藏信息，需更有力的信息提取手段和知识转化工具作为支持，在油田研究中快速、高效地从中挖掘出潜在的有用的储层信息，指导油气的勘探和开发。因此，如何充分利用现有数据，高效、准确地从海量、含噪声的数据中探索潜在的知识是目前摆在我们面前的难题。　

针对油田已有的海量数据资料分散、数据量大、闲置严重而信息贫乏的现状，近年来，油田企业逐步引入数据挖掘技术。数据挖掘是通过某种算法，对数据仓库中的数据进行学习，获得隐藏在数据内部的内在关系和相关知识，进而分析、预测，对于提高油藏定量化研究和促进油田的信息化发展有很大的理论和现实意义。数据挖掘技术能够结合数据库技术解决海量、多源（元）数据的质量问题，进行数据预处理并从中挖掘潜在信息。

增强数据的可复用性、继承性，进行数据分级管理。随着油田勘探开发进程，数据不断累积，科研生产管理人员一轮接一轮地研究分析数据，因此为增强数据的可复用性，储存格式方便使用非常重要。在数据的使用中，力求数据使用具有可继承性，避免数据重复性整理与分析。同时，在对油田不断地研究中，后续的研究是在前人对数据质量审核及统计整理基础上进行的，这样势必产生大量中间型数据，因此数据分级管理非常必要。

数据库的建设要跟专业软件实现最大化无缝对接。数字油田的建设要为专业软件使用提供方便，其数据与专业软件无缝对接是终极目标。例如，在地质建模中根据研究区井区层位直接到数据库中挖取一块数据导入专业软件。同样经过专业软件深化研究过的数据可以直接融入油田数据库。数字油田的主要目标就是将地下储层分布、储层各属性及其储层中的流体分布、属性和压力等进行数字化表征。实现这个过程必须最大限度地与专业软件紧密结合，作为母体提供支持，然后综合各阶段研究成果，不断提升更新。这是发展方向。

数字油田应以数字为平台，统一数据标准，集成各类专业软件，进行主体业务数据、主要模块的数据应用流程分析，为实现对各软件的支持提供完备的参考依据。同时，分析总结各软件在地震解释、反演、地质建模和油藏模拟业务应用中所需的数据和产生的成果，制定项目数据库交换标准，为专业软件之间、专业软件与数据之间进行数据交换共享提供支撑。

6. 4. 4　油田数据应用方向

油田数据未来应用方向是油田工程师及管理者关心的问题，近年来数字化油田建设的实践及油藏勘探开发研究证实油藏表征是油田数据未来应用的主要方向。

1.油藏表征（储层表征）的提出及其内涵

油藏表征是指定量地确定储层的性质与特征，识别地质信息及空间变化的不确定性过程，建立储层的预测模型。油藏表征是近年来油藏描述或者地质研究中提出的一个新概念，也是未来油藏数据应用方向。

油藏表征核心是储层表征，油气储层表征形成发展于２０世纪８０年代，随着油田开发大多进入高含水期，对剩余油气的评价与预测就显得十分重要，这就要求人们分单元地对储层内剩余油气进行精细预测，这样油藏描述更趋于精细和量化。储层表征是在油藏精细描述基础上发展起来的，现成为油田企业工程技术人员关注的焦点。

“储层表征 ”的概念早先由 Larry W. Lake于１９８５年提出，将其陈述为：定量地确定储层的性质（特征）、识别地质信息及空间变化的不确定性过程，其地质信息应包含两个要素或内容，一是储层的物理特性，主要是指某一储层集体内部物理特征（孔、渗、含油性）的不均一性 ———非均质性；二是储层的空间特性，即储层在空间上的外观形体特征 ———三度空间上岩性的变化或延伸范围，故也称构型，在进行储层建模过程中多是指其各向异性。前者的核心主要是分析其内部物性，尤其是孔、渗、饱在储层内部、层间及平面上的分布特点，而后者则重点研究储层的沉积（微）相及其在空间上的展布。因此，储层表征的核心就是运用各种资料、采用定量的方法与随机技术建立储层的预测模型。这一概念的提出让油田企业感到欢欣鼓舞，尤其是勘探开发工程技术人员，更希望油气地质研究达到精细化的定量结果，这样可以消除模糊性，对地下实施开发时减少盲目性，给领导决策提供更加准确的依据。

随着人们对油藏表征的认识，目前对储层表征作出更为详细的解释：储层表征是一门油藏（储层）地质学与数学相结合的科学，它寻求定量地确定油藏渗透介质中预测流体流动所需的各种参数。这是一个全新的概念，从理论上寻 找储层表征的依据，并给出了数学的思想方法。因此，对油藏进行定量化表征是离不开数据的，油藏进行定量化表征最终目的是提高采收率。而数字油田建设正是以数据为中心的建设，为油藏进行定量化表征提供良好的数据支持，在数字油田平台上进行储层表征的最终目的也是提高采收率。可见，数字油田建设是对储层表征数据综合集成的技术集成。

2.油藏表征的技术关键

储层表征伴随着油田开发的全过程，其目的是通过精细描述储层非均质性，挖掘剩余油及精细科学制定综合调整方案，最大限度提高采收率。于兴河等学者将油藏表征的关键技术总结为以下几方面。

１）高精度层序地层格架内的储层表征

高精度储层规模的层序地层学形成最早源于 Jervey（１９８８）、 Posamentier（１９９３）和 van Wangoner等（１９９０）、 Cross（１９９３）等的研究。高精度层序地层学的研究是以建立更为精细的等时层序地层和岩相格架为基础，进而达到更有效地预测储层分布、储盖组合等主要目的。如何更精细地划分和更准确地进行小层对比一直是备受关注的问题，高分辨率层序地层学不仅为高分辨率地层划分和对比提供了新的思路和方法，而且是预测储层宏观与微观发育规律的有效手段。我们预测，在数字油田持续建设后，达到很高的程度，在数字油田平台上进行高精度的储层表征将成为可能。

２）建筑结构构形与地质知识库建设

建筑结构构形的概念及其研究方法最早由 Miall（１９８５）等先后提出，他们将建筑结构（构形）要素分析法的思想用来研究沉积界面分级系列，这个思想很好地解决了分层次研究露头和现代沉积中河流砂体的成因类型、内部建筑结构及非均质等级的问题，从而使储层非均质性研究达到更深一个层次。同时，要想准确预测储层的三维特征，就必须建立比要预测的储层更加精细的参照物或实体模型，即要有各类储层的原型模型和地质知识库，还要有一套切实可行的数学预测方法和软件。因此，建立储层地质知识库和原型模型是建立精细储层地质模型的关键。知识库中的经验知识主要来源于露头区、现代沉积区和密 井网区，且各区同类沉积体的特点存在着一定的异同之处。在数字油田建设中知识体系的建设更为重要，其不仅要建立露头数据、知识，还要建立全油田的知识体系，数字油田将会集成建筑结构（构形）与定量地质知识库，形成数字油田的知识库，为储层精细表征提供支持。

３）地震储层预测表征

三维地震已从２０世纪８０年代初提供的构造图件发展到为地层研究、油藏描述及地质建模提供资料。近十年来，储层研究的核心就是如何应用地球物理资料对井间进行预测。随着地球物理技术的发展出现了许多新技术，如储层模型正演、储层反演、波形分类、多属性分析、分频、油气检测、三维可视化及多信息融合等技术。这些技术大多是以图像的形式呈现出储层空间上的变化特征，再通过地质分析来推测其地质含义，以达到定性或半定量地预测储层之目的。数字油田建设的数据综合应用，不但要将地震数据和地质研究有机结合，还要把岩石露头、岩芯、层序地层等数据集成，综合研究预测表征，结果更加真实可信。

４）井间地震表征

井间地震测量最初的应用目的是确定矿体的位置与分布范围，随后又在建筑工程领域作为检测方法使用。目前在储层横向连通性研究等方面取得了较好的效果，是井资料与地震资料结合的最好桥梁。

数字油田利用井间地震的表征技术，更关注的是消除井间的储层的模糊性，就是解决人们始终不知道砂体尖灭的 “内幕 ”问题。

５）石油地质统计学与建模技术

由于计算机软硬件的不断发展，作为储层建模技术基础理论之一的石油地质统计学正在不断成熟。贝叶斯反演、卡尔曼滤波、马尔可夫、傅里叶变换、投影方法等众多的现代应用数学理论和数据处理的方法，已经融入到石油地质统计学研究领域，扩大了石油地质统计学的内涵。石油地质统计学作为储层建模的主心骨，把地质、测井、地震、生产等方面的数据结合起来，同时又能够处理、分析结果中存在的各种不确定性。当前，这种结合表现出更高的层次：从定性结合到定量化的结合，从综合研究到各种算法的结合，从个别数据、模 型的结合到各种数据、模型的交叉全面的结合。

在地质建模中随机建模技术是重要的发展，相对确定性建模而言，它的优势是能够将点状分布的储层信息通过统计建立储层分布的空间结构特征，利用这些特征估算在等概率条件下储层在三维空间的定量分布。其次在建模方法上相继发展相控建模、多点统计建模等多种方法。

６）油藏数值模拟技术

油藏数值模拟技术是２０世纪油藏工程最重要的进展之一，通过油藏数值模拟再现油藏生产历史及实现动态预测，精细刻画油藏压力、油气水随时间变化历程，形成油藏四维地质模型。同时目前随机建模普遍存在的一个问题是：如何筛选可供应用的模型，也就是说地质模型往往存在不确定性，这种不确定性是指利用地质统计学建模方法所产生等概率的储层的各个实现之间的差别，利用油藏数值模拟所提供的累计产油量、采油量、见水时间和累计油水比等响应变量的变化拟合进行筛选是最严谨的方法之一。

3.油气储层表征流程

油气储层表征方法众多，各有优缺点，将这些方法有机地结合起来则可实现储层精细表征的要求。储层地震表征方法具有表征储层空间分布的特点；高分辨率层序地层学建立的储层沉积单元具有成因单元的性质；精细储层地质研究能够更深入了解储层的骨架特征，即储层的分布和形态；动态资料的介入能够表达储层的定量规模，并对不同的储层模型的准确性进行检验。储层随机建模技术可以对储层的不确定性进行评价，并提供 “超越 ”地震分辨率井间储层参数米级或十米级的变化，对储层非均质性进行定量的高分辨率（厘米级）表征或预测。同时，地震储层表征、高分辨率层序地层单元及精细储层地质研究及动静结合分析结论是储层随机建模的前提条件，是随机模拟结果不确定性不可缺少的约束因素。上述方法实质上是储层精细表征方法的一个整体中的不同步骤。因此，从系统论的角度而言，是以储层随机建模为核心相互依赖的各个部分，每一种方法研究的程度和深度对最终结果都具有不可忽略的影响。近几年的研究实践证实，从系统化角度对储层精细表征方法归纳并形成了有效的研究思路见图６.５。

图６.５　储层精细表征的技术方法和流程（陈波、赵海涛，２００６）

图６.５是以储层随机建模为核心，通过综合运用地震储层表征、高分辨率层序地层和油藏动态分析等方法和技术，达到定量、高分辨和准确表征储层方法系统。随着油气田的勘探与开发所面临的地质问题日趋复杂，各学科技术在突飞猛进地发展，储层表征应用的新技术、新方法增多。储层表征发展的特点是管理方式向多学科协同的一体化方向发展，应用软件向集成化方向发展，描述过程向可视化方向发展，同时研究向系统化、理论化、精细化和预测化方向发展，这就对油气储层表征的研究提出了更高的要求与挑战。

4.储层数字化表征使可视化 ———透明的油藏成为可能

进入２１世纪，数字油田在国内外油田公司悄然兴起，它汇集了油田的各类信息、网络系统、软件系统，是空间性、数字性和集成性三者的融合统一，并

提供油田的虚拟现实表示。其中地下三维可视化是数字油田最主要的组成部分，实现途径是利用大量油田数据，以地质统计学为理论基础，以计算机为平台对油藏进行精细表征，而近年来发展的地质建模技术、油藏数值模拟技术是进行储层表征的最主要的技术方法体系。这样，研究人员通过油藏表征 ———定量化、数据化，以不同特征的数据体现油藏构造、储层展布、储层孔隙度、渗透率、饱和度等参数分布以及油藏油、气、水流体、压力分布及动态变化，再通过三维可视化技术渲染后，油田技术人员及生产管理者可以通过计算机平台洞察油藏的一切特征，如某个井区的构造变化、断层展布、储层砂体、高渗带、泥质隔夹层分布、流体分布变化、压力分布变化、剩余油气分布等油藏工程师关心的一切地质及其工程问题，这样，油藏在工程师眼中是透明的、可解剖的三维动态实体。

通过油藏精细表征建立的精细三维地质模型，作为数字油田的核心，可以在一个数字油田虚拟系统中，结合复杂的地表三维地形和油田生产管理设施，经过地球物理成像转换成动态、可视和可交互的三维图像，从而使工程师和油藏管理人员可以更直观地认识和分析油藏，直接设计井位和开发方案、确定钻井轨迹、发现剩余油藏和隐蔽油藏，配合油藏模拟软件可以身临其境地追踪油藏的生产史、识别死油区和绕流区，优化开发方案，改善油藏管理。在这样一个数字油田拟境中心里，可以实现桌面化的油田研究、管理、指挥和决策，能够获得不同思路的建模和模拟结果，从而达到降低风险、优化决策的效果，最终提高采收率。

5.油藏数字化表征为智能化四维油藏综合研讨厅实现提供基础

在以往的油田勘探开发决策及研讨中，勘探开发研究人员需要用图说话，在实际工作和决策过程中要参考各种图件，并且要求勘探开发和各方人员与领导共同就某一问题研究，快速得出结论，科学决策。而这些图件往往或者很长（如测井曲线图、地震剖面图），或者很大（如构造图），传统的纸质图件在存放和浏览存在许多不便，电子化的图件在没有配套的软件或硬件的支持时也难以在一个条件下展示。更重要的是在决策时需要听取来自各方专家的意见，但是往往跨专业、跨领域很难快速集中在一起，很难将不同专业技术的成果同台展示。油藏数字化表征为此提供基础及可能，使油藏各种特征能够依据需要在设 置的平台上快速展示，这就为四维油藏表征综合研讨厅的建设提供可能，使研讨及其决策层能在一个平台上及时获取数据、查询信息、展示图件和提交辅助决策给领导者决策，从而让油气工作者充分享受信息化带来的便利。

6.5　小　　结

建立数字化油田，高效科学的数据建设和应用是关键。本章从油田数据的特征、类别、质量控制、建设途径、应用等方面进行了论述，并探讨了油田数据的有效应用途径和发展方向。

数据是数字油田的 “血液”，数据在数字油田的建设中有着举足轻重的作用；油田数据可分为原始数据及综合研究数据两大类；油田数据形式多样、储存格式各异，具多尺度性及空间相关性，数据挖掘技术能够结合数据库技术解决海量、多源（元）数据的质量问题；油田数据建设的基础是确保历史数据入库和数据正常化；目前油田数据仍存在数据缺乏系统整理与管理、丢失严重、数据源各异、信息标准不一、相互独立和信息交换困难等问题；高质量油田数据是油田科学决策及其管理的前提保障，数据质量控制主要体现在源点采集标准建设、中间数据及综合成果数据建设两方面，建立严格的数据质量审核体制是提升数据质量的前提。

油田数据的应用历程可分为传统数据应用、信息技术应用阶段及数字油田数据应用阶段；随着信息化技术的发展，油田数据在油田生产及管理中的应用取得长足进展，形成了用数据来指挥油田勘探、开发的 “中枢神经”，通过油田油藏三维可视化，实现在计算机上管理和研究油田；通过数字井场建设，对油田各种室外作业进行实时监测，逐步实现地面自动化、地下数字化，用数据实现远距离、科学化管理油田。油田数据的有效利用途径主要表现在数据及时入库、统一管理、授权共享；海量数据进行数据挖掘，提高数据效率；增强数据的可复用性、继承性，进行数据分级管理；数据库的建设要跟专业软件实现最大化无缝对接等方面。

油藏表征是油田数据的未来应用方向，油藏数字化表征使可视化 ———透明的油藏成为可能，为智能化四维油藏综合研讨厅的实现提供基础，从而让油气工作者充分享受信息化带来的便利。

数字油田安全

在数字油田建设中，我们经常会听到三个提法，即计算机安全、信息安全和数字油田安全，但就数字油田而言，实质是一个问题，即安全。

对于信息安全，维基百科的解释是 “为保护信息及信息系统免受未经授权的进入、使用、披露、破坏、修改、检视、记录及销毁”。

对于计算机安全，国际标准化委员会（International Standards Committee， ISO）的定义是 “为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露”。

而对于数字油田安全这样一个提法，我们通过百度与 Google的搜索，均未找到对它的解释。我们认为之所出现这样的结果，一个原因可能是这一提法有可能产生误解，因为从字面上看，数字油田的安全应是数字化的 “油田安全 ”的简称，从字面上，其落脚点或关心的对象是油田，那么，无论是数字化的油田还是没数字化的油田，它们的安全工作涵盖的内容应当包括很多方面与领域，至少要涵盖防火、防水、防盗、环保、突发事件处理以及安全生产环节与措施等内容，显然不是我们在本书中要讨论的问题；而另一个原因可能是数字油田的概念在近十年才提出，人们还来不及对数字油田安全的概念进行规范的定义。所以，现在大家提到数字油田的安全，通常都是约定俗成，指的是在数字油田建设中的网络安全和信息安全。显然，信息安全所涉及的内容要广于网络安全。其实我们认为数字油田安全主要是数据安全和信息安全，包括计算机网络等，统称为油田信息安全。

实际上，无论已经完成数字化建设的油田或正在进行数字化建设的油田都要面临安全的问题，尽管它们对计算机网络以及对所处理与存储的信息依赖程度有所不同，但安全问题都要引起企业足够的重视，所以，本章就数字油田安全问题作一探讨。

7.1　数字油田安全的意义与特点

随着油气田企业数字油田建设的不断深入，面向企业生产与管理的各种计算机信息也在成倍的增长，这些信息的获得不仅花费了大量的人力与物力，而且也凝聚了企业员工几代人的心血，它们直接关系到企业的正常运行与长久发展。

数据安全，是指在数字油田建设过程中，输入计算机之中，在数据管理与实现数据共享时，流转数据的安全，即不掉失、不损失、不泄露等。信息安全，是指数字油田建设过程和数据应用过程中获得的各种油气资源信息、储量信息、产量信息、经济评价和油井井位等信息的不掉失、不损失、不泄露等。

其实油田企业积累的数据信息也像企业的固定资产一样，它是有 “价”的，然而不同的是，当企业的固定资产受损后，一般可以用花费资金来进行弥补，而企业有些数据信息是不可再生的，它们一旦受损，将无法用金钱来挽回。所以数字油田建设越是深入发展，数据信息安全越为重要，我们必须利用各种有效的技术手段和行政的手段，建立一套完整、严格、科学的 “防线 ”来保障企业数据信息的安全。

信息安全是一门既古老又新兴的技术，枟六韬 ·阴符枠中就记载了在我国战国时期就已使用 “阴符 ”来进行军事的保密通信，而现代，计算机、互联网的迅猛发展，不但为信息安全注入了新的内涵，并且提出了新的挑战。

当今，信息安全已是一门涵盖很多领域的科学，它包括密码学、社会工程学、伦理学、法学、计算机应用技术、网络工程和数学等。信息安全也从原来只局限在军事上的使用扩展到政治、经济乃至日常生活等各个领域，它不仅维系企业的运行与发展，也直接与我们的日常工作和生活息息相关，如网页木马、网站挂马、盗号、 QQ密码破译等都将会造成个人与企业的信息被窃。因此，保障信息安全已成为国家、企业乃至个人都需要给予极大关注的课题。

对于油气田企业而言，由于它的信息采集和处理具有任何其他类型企业都不具备的复杂性，从而使其面对的信息安全的任务就更加艰巨且赋有挑战。为了建设油气田企业信息安全的体系，首先必须研究我们面对的信息安全任务所具有的特点，归纳起来主要有如下几点。

油田企业涉及的专业技术领域广泛，是一个多学科的复杂的工业体系。它往往由勘探、开发、集输、炼化和销售多种行业部门组成，单在油气田勘探和开发上就涉及流体力学、地球物理学、构造地质学、水文地质学、钻井地质学、地震地质学、采油地质学、沉积岩石学、岩相古地理学、地球化学、古生物学、地层学、地史学、矿物学、油层物理学、油藏工程学和油田化学等学科，如果再考虑集输、炼化和销售的话，涉及的学科可能要有百十种，因此形成油气田企业的信息专业性强，且各个专业之间的信息既有区别，又有着千丝万缕的联系，从而要保障这些信息的安全不仅要具有很强、很广的专业知识，还要具有能统筹各个专业的能力。

油田企业地域跨度大，人员分散，再加之企业基层信息化条件相对简陋，人员信息素质参差不齐，给信息安全的管理与信息安全的教育都带来极大的困难。

数据源头多。油田企业的数据源从大部门来分有勘探数据、地质数据、地面数据、开发数据、生产经营数据、油气集输数据和人力资源数据等源头，而对着每一个大的数据源头又包含着十几个、几十个甚至上百个数据源。面对如此之多的数据源头，要保障数据的真实性、完整性、一致性、及时性以及传输中的安全性等都是一个十分艰巨的任务。

数据类型庞杂。从数据性质上看既有数字型的数据又有模拟型的数据；从数据类型上看，包括文档、图形、表格、照片、多媒体文件、 GIS空间数据、遥感影像、 CAD图纸以及各类数据库的信息；从记载介质上看又有纸介质、磁介质和光电介质。而且，为了能对油田盆地进行完整描述，往往要保存几年、几十年甚至百年的历史数据。要保障如此庞杂，且时间跨度大的信息安全是一项十分艰巨的任务。

油气田信息可能关系到国家资源秘密。油气资源是国家的最基本资源，它在国民经济中占有重要的地位。准确的产量、蕴藏量，精确的油藏分布，油气井位置等信息都是国家比较敏感的信息，一旦被非授权者使用或别有用心者窃取可能会给国家和企业带来不可预估的损失。因此，在对待数字化油田所产生的数据时，要按不同的安全级别对其进行保护。

一个企业的物理财产能够较容易地进行价值评估，但公司的信息财产往往被人们忽略。信息财产的价值与物理财产不同，它的价值损失可能在极短的时 间，且毫无征兆地发生，如果它再受到非法的传播、复制、改动、删除和阅读等，由于其真实性、完整性和实效性受到破坏，所导致的损失要比物理财产损失大得多，企业受到的不利影响也会更大。所以为了确保信息安全，油田企业主要应在信息传输、信息储存及内容审计三个方面采取相应的技术措施与手段。

7.2　数字油田安全的现状

我国数字油田建设已历经１０年有余的历程，尽管各油田的数字化程度参差不齐，但都具有了相当的规模。在数字油田建设中信息安全建设往往滞后于信息化的基础建设，但这不等于信息安全建设不重要或可有可无。

7. 2. 1　数字油田安全面临的形势

２０１０年１月， Google在中国境内的公司 ———谷歌，以 “不愿继续按照中国政府的要求对其在中国的搜索结果进行审查 ”和 “在中国的网络受到攻击 ”为由扬言退出中国，当时，在 IT界引起不小的波澜。无独有偶，２０１１年２月，又是新年伊始，有关中国黑客入侵五家国际石油及天然气公司，窃取油气田开发与投标的财务文件和工业流程等重要信息的传闻在国际舆论上又甚嚣尘上。所谓的 “中国黑客威胁论 ”早已经不是什么新鲜话题，随着我国国力的增强，中国企业大踏步地走出国门，那些不愿意看到一个强大的、昌盛的中国屹立在东方，不习惯中国制造要在他们的地盘开疆立业，与他们在国际市场上平等竞争的人，会用军事、经济、信息等各种所能利用的手段，阻挠我国的和平崛起，显然，制造 “中国黑客威胁论 ”是最为简捷、风险最低、成本最少的手段。

这些无端的指责，反倒提醒我国的企业，在企业的生存对信息化的依赖越来越密切的今天，信息安全已不再是一个虚无缥缈的概念，而是我们必须直面的课题。当今，在各种媒体上，我们经常会看到一些企业的网络遭到黑客入侵案例的报道，也会看到公安机关有关破获信息犯罪的披露。

虽然 “信息 ”就等同于 “金钱”，但 “信息 ”的失窃与 “金钱 ”的失窃还是不尽相同的。首先，“金钱 ”一旦失窃，我们会立马察觉，而 “信息 ”失窃，由于信息的易复制性，如果没有相应的软硬件技术保护措施，就很难察觉，很可能在我们庆幸宝贵的资料还安然地存放在自己的存储设备上时，一个或多个资 料副本已在别人的机器上运行。其次，信息盗窃过程十分隐蔽，盗窃者隐藏在浩瀚的互联网里面，并往往在信息攻防上具有高于用户的科技手段，在用户毫无察觉的情况下，打入用户系统内部，以求达到盗窃信息或破坏用户系统的目的，在信息盗窃与反盗窃的技术水平上是不对称的，用户往往处于被动之势。鉴于信息失窃的特点，也可能还有羞于 “家丑 ”的缘故，我国大型国有企业，特别是国有大型石油企业，至今还未见到信息失窃的公开报道。

但是，没有报道不等于我国大型石油企业不面临信息安全的危险，由于石油本身的特殊用途，它被称为经济乃至整个社会的 “黑色黄金”、 “经济血液”。只要地球上沒有一种新的能源取代石油，国际上石油的明与暗的争夺就不会停止。从２０１０年末开始，非洲和中东盛产石油国家的动荡，不仅会改变世界石油盛产地的政治格局，也势必加剧石油经济的巨大变革，我国油气田企业在当今如此巨变的大背景下绝不可能独善其身，从我国景泰蓝和宣纸制造技术被他国企业窃取，到国内数百家知名企业的内部商业、行政等机密资料被不明身份者收集，并以极低价格在网上公开出售，再到最近的 “力拓事件 ”都为我国的企业敲响了警钟。至于海湾战争、科索沃战争、阿富汗战争、伊拉克战争、伊朗２００９年的选举风潮和伊朗核试验计算机被注入病毒等，都使我们感到 “信息战”、 “网络战 ”已不是想象，而是这种 “兵不血刃 ”的斗争方式的序幕已经开演，一场没有硝烟烈火，没有刀光剑影的战争已在军事、政治和经济等各个领域的舞台上紧锣密鼓地悄然展开，争夺 “制信息权 ”不仅仅是军事也是商业领域取胜的关键手段。

7. 2. 2　数字油田安全存在的问题

当前，我国的各大油田都在大力打造数字油田，这显然能够为油田的勘探开发、生产经营和管理决策提供强有力的信息技术支持，并且，国内外的经验表明这也是油田持续发展的必由之路。但是，这种将 “油田装入计算机 ”的做法，就包括将油田的资源信息、经营信息和财务信息等关系企业命脉的信息存储在计算机和网络中，从而也就使它们时刻面临着被攻击、被窃取的危险。

据国外媒体报道，近日在加拿大温哥华举行的２０１０年 Pw n２Ow n（世界上最著名的黑客大赛之一）全球黑客大赛上，两名黑客在 Window s７操作系统环境中分别攻破了 IE８浏览器和火狐３.６浏览器，其中攻破 IE８浏览器的黑客表 示，攻破 IE８只需要２分钟时间。在我们赞叹黑客的高超技术之时，也在极度担忧，如果我们的企业没有构筑足够牢固的信息安全防线，我们还有什么信息秘密可言。

然而更让我们担忧的是，当前我国一些石油企业对数字油田安全还不够重视，缺乏足够的数字油田安全防护措施与思想准备，在企业的数据信息管理与防范上，或多或少地存在着如下一些需要解决的问题。

1.重连通，轻安全

石油企业最大的特点之一就是地域辽阔，机构分散，一般都要横跨几百公里，涉及多个行政区划。在如此之大的区域上，信息工作者要保障企业内部信息的交换与共享，首要的问题就是要确保网络的连通，从而，油田企业一般将大量的精力与物力花在建设足够宽的网络链路，购置功能足够强大的路由器、交换机与服务器上，而对于防火墙、入侵检测、入侵防御、内容审计、漏洞扫描、安全认证、异地容灾与备份等安全设备与系统，往往容易忽视。

2.重建设，轻管理

其实，油田企业也意识到网络安全的重要，也用了较大的资金购置了一定的网络安全设备，但网络管理者往往像管理路由器与交换机一样管理这些网络安全设备，只要它们是连通的，就万事大吉，长时间不去关注，岂不知这些网络安全设备的管理与管理路由器与交换机是有极大差别的。

网络安全设备是保障内部网络安全的一道重要屏障，系统中存在的很多隐患和故障在暴发前都会出现这样或那样的苗头，网络安全管理者不应等网络安全出了问题再去寻找对策，应及时审时度势修改它们的配置和规则，经常检查安全设备的工作日志，分析设备的 CPU负载，根据安全形势的不断变化修改规则库等，这样才能及时发现安全隐患，并尽可能将问题解决在发生之前，以求达到防患于未然，“御敌于国门之外”。

3.重设备，轻人才

油田企业的网络跨度大，覆盖面广，涉及的部门多，处理的业务繁杂，从而他们应该需要大量的网络维护与管理人才。但是，由于油田企业，特别是油 田企业的基层单位，往往地处荒无人烟地区，生活工作条件相对艰苦，很难具有足够的网络信息人才。即便有了一定数量的网络信息技术人员，也往往将他们分工到网络设备的维护、信息链路的连通和应用系统的运维等领域，因为这些设备与系统直接支撑着企业的生产与日常办公，只要稍有停顿，可能立刻就有几十个电话打进来询问。然而网络安全是一个默默无闻的工作，你工作得越出色，网络运行越平稳，就越没人感知你的存在，只有当系统出现了安全问题，才知道网络安全人员的重要性，而这时也很可能是追究网络安全人员责任的时候。

4.重使用，轻教育

油田企业的信息化依赖着企业员工的积极参与，油田信息的安全更需要企业全体员工的精心呵护，然而，企业往往注意提高员工的信息素质，而对信息安全的教育认识不足，对危及网络安全的行为缺乏教育、监督与处理。

为此，我们一方面要用一定的技术和行政手段对员工的网络行为进行管理，使上网行为有所约束，另一方面也要教育员工不访问与工作无关的网站，不下载与工作无关的信息，不安装来路不明的软件，不自行建设与互联网相连的链路，保护并经常更改权限下的口令等 “绿色 ”上网行为。网络安全设备不是万能的，只有 “群策群防”、“多管齐下 ”才能筑起企业安全的牢固长城。

5.重眼前，轻长远

很多企业满足于当前信息安全的现状与部署，简单地认为没有得到信息安全的事故报告，就可高枕无忧，万事大吉。其实，企业信息的攻击者完全有能力以十分隐蔽的方式长时间地潜伏在企业的系统之中，造成的后果也难以直接发现，反而又常常被其他的各种理由所遮掩，如企业投标屡屡失败，可能怪罪于技术方案水准不够，投标价格过高；而招标的项目往往超过预计标底，又可能怪罪于物价上涨、技术特殊等原因，岂不知我们机密的投标与招标文件在开标之前就很有可能已被对手窃取，一切商业秘密已在 “对手 ”的掌控之中，其失败后果也就成为必然。

当今信息技术突飞猛进，日新月异，黑客的攻击手段也在不断更新。２０１１年２月２０日中央电视台新闻频道在报道，刚刚在美国旧金山闭幕的国际信息安 全大会时说， IPV４协议向 IPV６协议过渡阶段，是网络的脆弱时期。“魔高一尺、道高一丈”，企业的信息安全是一个与黑客不断较量的动态过程，我们不仅要重视眼前的状况，更要审时度势，不断规划企业未来的信息安全策略，在与黑客的 “攻”与 “防”中永远占据主动。

6.重功能，轻验证

在建设数字油田时，企业开发了大量的应用系统，那些面向数据库的应用系统大都采用流行的 B／S模式来开发，但是由于参与开发的公司和程序员的水平及经验参差不齐，相当大一部分程序开发者在编写代码的时候，没有对用户输入数据的合法性进行甄别与判断，致使应用程序存在极大的安全隐患，给黑客对数据库进行信息窃取留下了可乘之机，为实施所谓的黑客 SQL注入攻击提供了方便之门。

SQL注入具有十分隐蔽的特点，普通网络防火墙对 HTTP是完全开放的，而传统的基于特征检测的 IDS对此类攻击也几乎不起作用。信息盗窃者披着合法的外衣，利用插入有害字符等技术进行攻击，往往在极短时间内完成数据窃取或木马种植，实现对整个数据库或 Web服务器的控制。他们或使企业在线服务器瘫痪，或系统虽在正常运行，但后台数据已被篡改或者窃取，这势必造成企业的巨大的损失与混乱，我们构筑的数字油田体系，可能毁于一旦。

然而更为重要的是，我们企业在验收这些应用程序时，由于人力及技术的原因往往只注意系统的功能是否达到预期的目的，而忽视了对其安全性、牢固性，特别是 SQL注入的验证，这样一个个看上去似乎完美，但其实很脆弱的脚本，就安营扎寨在企业的信息系统之中。

7.重制定，轻执行

每当我们走进油田公司的信息部门，我们在墙壁上、档案室里，都会看到各种保密守则和信息工作的规章与制度，这些守则、规章与制度从各个岗位职责、安全保密直到消耗器材的发放，包罗万象，应有尽有，信息部门的管理不能不说是相当全面与严谨的，但是，我们很难找到他们执行情况的检查报告，很可能这些守则、规章与制度已流于形式，或取我所需，为我所用。

为了保障油田公司信息的安全，制定详尽、科学、可行的信息安全守则与 办法，制定信息安全处理预案是完全必要的，但是，更重要的是落实执行。“道虽迩不行不至，事虽小不为不成”，只有按照守则、办法与预案去认真执行，企业信息的安全才能有所保证。

上述列举的现象，在我国油田企业中不一定普遍存在，即使存在，轻重程度也会有所差别，但是，这些现象的确影响着油田的信息安全，必须引起企业领导与信息工作者的高度重视。

7.3　数字油田安全应对策略

面临信息安全的严重形势与诸多问题，我们一方面不能因噎废食或草木皆兵，停止企业数字化前进的步伐；另一方面也不能掉以轻心，放之任之，必须审时度势，根据信息安全不断变化的形势与特点，调整我们的策略和方法。

7. 3. 1　油田信息传输安全分析

油田网络链路的最大特点就是跨度大，结构复杂，从油田的末梢，如注水井或抽油机，将信息传送到企业的数据中心，最典型的网络链路是无线、电话线、专线、租用的骨干线路再到专线，最后到达企业的数据中心进行处理。途经无数个信息节点，历经数百公里之遥，所以，要保障企业信息的安全，首要的就是要保障信息在传输过程中的安全。

在国际标准化组织（ISO）定义的开放系统互联（OSI）的网络七层协议中，信息传输隶属于物理层、数据链路层、网络层和传输层。

信息由甲地传输到乙地要保证它在传输的途中不被监听，不被破坏以及得到甲乙双方的确认，必须要相应地采用实用、先进、可靠的信息传输加密技术、信息完整性鉴别技术以及防抵赖技术。

1.信息传输加密技术

网络数据传输加密可以在信息的传递过程中以三个不同的方法来实现，即端到端加密链路加密和节点加密。在数字油田建设中可依据传输的信息级别与实际情况来选用。

（１）端到端加密就类同我们书写一封密信，信息在从发送到接收的整个过 程都是以密文形式传递。中途即使被人窥视或窃取，因为其内容是经过加密的，所以也难于泄漏，但是，和邮寄密信一样，信封上的收信地址、收信人和发信人不能以密文形式书写，否则邮局就无法投送或退回原地，既然信息的源地址和目的地址不能加密，这就给攻击者分析通信业务提供了可乘之机，如果他对源地址或目的地址所代表的实体感兴趣，就有可能截获密文，专门花费一定的人力与物力进行破解。第二次世界大战期间，代号为 “魔术 ”的美国海军情报部门就因截获并破译了包含日本海军大将山本五十六的行程详细信息电文，拦截并击落了他的座机。在信息处理系统中，端到端加密通常采用软件的方法进行加密与解密。

（２）链路加密是在各通信链路上采用不同的加密密钥对信息全部进行加密，它在物理层与链路层之间采用硬件的方法进行加密，同时，为了得到路由信息，也在此处进行解密。链路加密优点是信息源地址与目的地址都进行了加密，从而源地址、目的地址及整个信息在传输过程中都被加密，确保信息内容在传递中不易被破解，但因为数据在传输中是密文形式的，为了能找到路由信息，在网络的每一个节点内（包括可能经过的路由器）必须解密成明文，再将明文加密成密文转发出去，其工作流程如图７.１所示。因为在每一节点上都会出现明文，所以如果其中某一结点本身不安全将会导致信息泄露，形成功亏一篑的后果。

图７.１　链路加密原理示意图

（３）节点加密方法与链路加密类似，不同的是它不在节点内而是在节点处采用一个与节点机相连的硬件密码装置，密文在该装置中被解密并被重新加密，明文不通过节点机，避免了链路加密在节点处易被截获的缺点。

在数字油田建设中，对密级较低的信息通常采用 SSL协议，它是 Netscape公司推出的一种安全通信协议。然而由于美国的出口限制，在美国以外的地区 使用 SSL时，密钥一般只能采用４０位。对于高级别密级的信息，企业最好采用加密机，加密机对主机的类型、主机操作系统和网络构架是透明的，所以使用与连接都很方便。

2.信息完整性鉴别技术

OSI参考模型中的第二层是数据链路层，它位于物理层之上，在网络层之下。数据链路层依据物理层传输的数据，为它上面的网络层提供进一步的服务，其最基本的服务是将发送方网络层来的数据正确地传输到接收方的网络层。它将发送的数据组合成数据块，通常将该数据块称之为 “帧”，同时处理传输中出现的错传，如进行收错重传、丢弃后续包等。在链路层为保证数据传输的正确性使用了循环冗余校验 CRC码，CRC是一个国际规范校验编码，在我国第二代居民身份证上就使用这种校验码，但此种方法是数据与校验码一同发出，而且 CRC是依数据的变化而变化，黑客往往会利用链路层协议的漏洞，偷梁换柱，伪装成正常的帧，企图鱼目混珠。所以为了信息的安全，应采取更加有效的校验措施来进行信息完整性的控制。

国际标准化组织（ISO）对开放系统互联（OSI）环境下数据完整性的定义是防止非法篡改信息，如修改、复制、插入和删除等。为了保障信息完整性通常采用 “校验和 ”与用不可逆的散列函数计算 “信息摘要 ”的方法。特别是散列函数计算信息摘要具有唯一性，是确保信息完整性的常用方法。

在发送信息的同时，将校验和或信息摘要，连同信息发送给接收方，接收方重新计算校验和或信息摘要，并进行比对，从而实现对信息完整性的检验。

3.防抵赖技术

“抵赖 ”在某种程度上是一个贬义词，在日常生活中往往与小人的作为相联系，我们堂堂做人、做事，怎么会与 “抵赖 ”发生联系？实际上，我们在网络上说的不可抵赖性也可称做不可否认性，在计算机网络中的信息交互过程，由于网络的虚拟性和匿名性，网络变成了一个虚幻的世界，比尔 ·盖茨曾经有一句名言 “在网络上，没人知道你是条狗”，所以，在有些场合，需要确认参与者身份的时候，确保信息真实性是一件对双方都负责任的做法，即让网络行为参与的双方都不可能否认或抵赖曾经完成的网络操作。

利用在传输数据时必须携带含有自身特质的方法，使发信方不能否认已发送信息，与其相对应，收信方也不能否认已经接收的信息。

防抵赖技术包括对发送方和接收方双方身份的验证，常用的方法是 “数字签名”，维基百科对数字签名（又称公钥数字签名、电子签章）的解释是：数字签名是一种类似写在纸上的普通的物理签名，但是使用了公钥加密领域的技术实现，用于鉴别数字信息的方法。一套数字签名通常定义两种互补的运算，一个用于签名，另一个用于验证。数字签名不是指将你的签名扫描成数字图像，或者用触摸板获取的签名，更不是你的落款。数字签名了的文件的完整性是很容易验证的（不需要骑缝章、骑缝签名，也不需要笔迹专家），而且数字签名具有不可抵赖性（不需要笔迹专家来验证）。

由上面维基百科的解释我们可以知道，“数字签名 ”不是简单地将签名 “数字化”，而是发送方利用自己独有的私钥将明文加密，从而保证所加密的信息是发送方的作为。相反，接受方只能利用发送方交给他的公钥进行解密，这个公钥只能解密对应发送方的密文，从而也使接收方能确认对方是真实的。

在数字油田建设中，保障信息完整性与防抵赖的方法通常是构置相应的数字签名服务器。数字签名服务器可以是硬软件结合的产品，也可是纯软件的中间件。

7. 3. 2　油田信息存储安全分析

油田企业数据信息种类之多，数量之大，时间跨度之长是其他性质企业所没有的。并且，在油田企业的运行过程中，每天、每时都会产生大量的新数据信息，这些信息有些以电子文件形式存在，如各种报告、总结、公文等，有些是以计算机数据库的形式存在，如物探数据、钻井数据、录井数据和测井数据等。这些信息不仅对当前的生产与管理起着重大的作用，而且有些信息对以后若干年的生产与管理有可能仍是至关重要的，所以将这些信息以电子的方式安全地存储，是我们数字油田信息安全建设的又一重大课题。

1.数据库安全

由于数据库具有共享性高、冗余度低、易扩充和易管理等特点，所以在数字油田建设中，数据绝大多数信息是以数据库的形式存储的。所以保障数据库 的安全是我们一项重要的任务。

数据库安全，通常包含物理完整性、逻辑完整性、元素完整性、数据加密、用户鉴别、可获得性和可审计性。实际上为了达到上述目的，要通过网络硬件建设与维护、规章制度的建设与遵守以及管理信息系统 MIS的编制与数据库的选型等几方面工作来完成。

为了数据库的安全，就要确保数据库硬件载体的安全，从而在计算机机房建设时，要严格遵守枟电子信息系统机房设计规范枠（ GB５０１７４唱２００８）和枟电子信息系统机房施工及验收规范枠（GB５０４６２唱２００８），在机房中建设好相应的供配电系统、监控系统、空调与新风系统、消防系统、机房专用接地系统（交流工作、交流保护、直流释放和静电释放）、防雷与抗浪涌保护系统、防水系统、安防门禁系统等，从多方面确保计算机主机、存储等设备的稳定、可靠和安全运行，避免因掉电、火灾、雷击、过载或人为对存储设备的损坏。

与此同时，在信息存储上也要构建强大的备份与容灾设备，并制定科学与可行的备份与容灾策略。在容灾上，特别要考虑由于地震、海啸和火灾等在一个地区大面积发生的不可抗拒的突发事件，确保一旦出现存储信息安全的事故，可异地准确、完整和高效地进行数据恢复。

网络体系的安全构架与部署也是至关重要的。在网络建设中，要精心论证，细致分析，选好、部署好、管理好网络各种安全设备，如防火墙、入侵检测、入侵防御等设备，为数据库的安全提供牢固防线。

事实表明，企业信息安全出现的大量问题，往往是人为造成的，为了有效地保护数据库的安全，必须建立科学、严谨、可操作的企业信息安全政策和规定，建立信息安全的决策执行流程与身份认证等系统，并且也要重视提高员工安全意识，加强定期与不定期的信息安全检查。

另外，数据库的安全与管理信息系统是密不可分的，一个好的数据库系统对数据库的逻辑完整性、元素完整性、数据加密、用户鉴别、可获得性和可审计性提供了强大的功能，如数据库系统可利用角色、特权、数据库用户和模式、存储设置和空间份额、资源限制等机制管理数据库安全性。所以，为了数据库的安全，我们在选择数据库时，不要轻易被商家的商业宣传所迷惑，应当多方考察，谨慎选择，以免造成先天不足的后患。

在数字油田建设中大量的应用系统为管理信息系统（M IS），它们利用数据 库系统来完成相应的业务信息处理功能。在编制这些管理系统时，要以现有数据库系统所提供的安全功能为基础，不仅要能实现预想的功能，而且也要了解黑客使用诸如 SQL注入等破坏数据安全的伎俩，构造既能履行相应功能又能确保数据库安全的程序模块。

2.终端安全

随着数字油田建设的逐步深入，企业网络环境变得越来越复杂，加入企业网络的终端设备（包括微机、 PDA、移动硬盘和 U盘等）越来越多，特别是无线网络与企业有线网络的融合，使网络安全的防线变得更加宽泛与游离不定，如何进行有效管理，防止木马和病毒的侵入、数据的非授权复制和外泄等信息安全隐患，成为新形势下企业 IT管理者亟须解决的问题。

虽然在网络运维人员的眼里终端的重要性远远低于网络中的交换机、路由器和服务器等网络核心设备，但终端设备数量众多，一般油田企业都要有成千上万台，而且承载着企业的日常办公和业务运行，城门失火，哪能不殃及池鱼，如果终端安全受到威胁，即使网络中的核心设备安然无恙，整个网络的信息安全也会受到严重影响。

根据国际计算机安全协会（International Computer Security Association， ICSA）的病毒调研报告和２０１０年中国企业信息安全解决方案发展趋势分析行业报告，我国有３０％的终端不符合企业的安全要求，企事业核心数据的流失实际上有８０％左右源于企业内部人员的不正当行为，而只有约２０％来自外部的侵犯。近来频频发生的因内部网络安全导致的商业情报失窃事件，如韩国起亚 “索兰托”泄密事件等，也进一步证实了这种观点。因此，建立终端安全体制，也是企业信息安全建设的一个重要组成部分。

当前有很多著名的信息安全公司提供终端安全的解决方案，包括提前防御入侵并阻止攻击，以防侵入端点，使用高级威胁防御功能帮助端点防御已知和未知威胁，防止对资源进行未经授权的访问，移动设备控制使用等策略。

终端位于网络的末梢，是信息处理的最基层，它联系着企业的千万使用者。任何安防手段与技术都有其两面性，使用便捷与安全牢固往往是相互制约的两个对立面，我们应在其间选择一个科学而理智的折中方案。更重要的是，在使用终端安全技术方案的同时，要重视对企业员工进行信息安全的教育与管理。

7. 3. 3　油田信息内容审计技术分析

当今，我们每时每刻都在享受着由社会信息化程度越来越高所带来的便利，我们不出家门就可以了解天下大事，拿起手机就可以与远在千里的朋友互相问候，利用 E唱mail或即时通信工具软件可实时地发送信件。但是，我们也听到或亲自尝到了信息社会所带来的伤痛与无奈，各种无用短信、诈骗电话随时都可能发生在你的身边，其根本原因就是我们的个人信息被泄露，我们已 “被公开”，成为 “透明 ”的人。如果一个油田企业被称为透明的公司，其后果的严重性就可想而知了。

为了防止企业内部人员有意或无意泄露公司敏感和机密信息，甚至利用企业网络平台散布违法或不良信息；为了阻断外部人员利用 “肉鸡 ”或 “木马 ”等手段打入企业网络内部，或直接从外部利用 Ddos等手段对企业网进行攻击；为了发现企业网络内部某些终端由于不正常的网络行为独占企业宝贵的带宽资源，企业的信息安全策略必须要包含对网络中传输的信息内容进行识别、记录、存储和分析等审计活动，以便掌控企业网络运行和企业信息流动的脉搏。企业通过制定使用互联网的使用规则，控制内部人员不正常上网行为，合理划分网络带宽，防范敏感信息泄露，屏蔽过滤不良信息，防止外来侵扰与攻击。

２００５年底，我国颁布枟互联网安全保护技术措施规定枠，明确网络使用单位要有一定的管理制度。其中第七条第三款指出，必须记录并留存用户登录和退出时间、主叫号码、账号、互联网地址或域名、系统维护日志的技术措施。第八条指出，使用内部网络地址与互联网网络地址转换方式为用户提供接入服务的，能够记录并留存用户使用的互联网网络地址和内部网络地址对应关系；记录、跟踪网络运行状态，监测、记录网络安全事件等安全审计功能。第十三条规定了互联网服务提供者和联网使用单位依照本规定落实的记录留存技术措施，应当具有至少保存六十天记录备份的功能。

国家的规定为我们进行企业网络信息内容的审计提供了法律依据。为了确保企业的信息安全，网络信息审计管理策略应当既保护个人网络行为的隐私，又规范所有的网上行为。

企业信息内容的审计主要包含对企业网络上与信息安全有关的活动信息进行识别、记录、存储和分析，它包括安全审计数据的生成、安全审计事件的选 择、安全审计的分析、安全审计的回放、安全审计事件的存储和安全审计的自动响应等。审计所记录的结果在需要时用于信息安全事故的取证、分析及追责。

通过审计可实时监控访问 Internet的行为，如 IP访问、 Web访问、邮件收发、网络会话和用户即时流量等。网络信息安全管理者对网络出现的一些异常情况应及时进行控制和调整，并采取相应的措施，以防出现违反企业上网规定的行为。

网络内容审计通常包含如下功能：

对用户上网日志、 IP访问日志、 Web访问日志和告警信息等用户上网信息进行归档。同时记录所访问的时间、对应的 IP地址、 M AC地址、访问流量等重要信息，以备日后的取证，日志一般可以保留数天、数月或更长。

统计分析网上活动的情况，其中包括上网流量和连接时间等，并为了分析、统计便利，能以各种图表的形式进行描述表征。

根据企业网络管理的需要自定义各种策略和规则，对违反策略和规则的操作可以阻断，也可以通过网络发出警告信息。

通过预先设定的规则，拦截审计网上收发的邮件，根据收发件人、主题和附件名称等条件，对外发的邮件进行拦截、控制，避免员工以电子邮件的方式泄露企业机密信息。审核人员可以监控被拦截下的 POP３与 SM TP邮件收发的内容，有权决定发送、转发或拒绝。

对用户上网的带宽进行管理，可将带宽划分成若干个虚拟通道，设定每个通道的带宽，上、下载速度的限制，优先级和管理策略等，以达到优化、合理分配和最大程度发挥网络资源之目的。

可按管理策略对及时通、股票系统和游戏进行限制，也可依据黑名单对不良言论、黄色、暴力、迷信、反动以及有悖于国家、企业政策法规的网站进行封堵。

总之，网络行为与内容的审计不是限制人们正常地使用网络，更不是针对哪一个个人，它的目的是使所有的上网行为遵纪守法，合理使用宝贵的网络资源，就像我们在马路上开车一样，只有大家都严格按法、按矩行驶，我们大家才能和谐共处。

当前在 IT市场上网络审计的产品很多，我们在数字油田建设中，要根据实际需求，选用知名企业所生产的设备，并参照公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心制定的枟信息技术网络通讯安全审计产品检验规范枠（MSCTC唱GFJ唱０７）来建设企业的网络审计工程。

7.4　数字油田安全的未来趋势

在数字油田建设的进程中，安全问题始终是一个严峻的问题。我们常说 “魔高一尺，道高一丈”，只要我们数字油田在继续，这种 “魔”与 “道”的较量就不会停止。数字油田的安全就像我们头上悬的一把达摩克利斯之剑，无论何时何处，只要数字油田安全发生问题，都可能给企业造成不可逆转的损失。我们一时一刻都不能松懈与怠慢，都要不断地投入大量的人力与物力去构筑信息安全的防线。但是，我们现在似乎看到了一种 “事半功倍 ”的解决办法，那就是近年来兴起的 “云计算 ”与 “云安全”。

云计算与云安全是一种新的信息技术构架与服务方式，它必将助力数字油田安全的建设。

7. 4. 1　云计算

云计算，维基百科的解释为是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。简单地理解就像我们最熟悉的日常用电，未来的云计算整个运行方式很像电网。

人类从古至今发明的工具成千上万，但只有计算机这样一种工具能在某种程度上替代我们人类的大脑，所以，自从１９４６年第一台电子数字计算机问世以来，它以极快的速度向前发展，２０世纪８０年代个人计算机的诞生，使计算机从科研院所走进了平民百姓的生活，经历了 “阳春白雪 ”到 “下里巴人 ”的蜕变，特别是，它由最初只替代人们完成复杂的计算工作，变成了几乎无所不能的工具。今天，我们可以在任何人类活动的领域见到计算机的身影，它的普及反过来又极大地推动了其自身的发展。

在计算机领域，我们经常谈到摩尔定理，尽管摩尔定理的表述版本不止一个，但最终的意思就是电脑芯片性能在以很快的节奏更新与发展。今天，我们 桌上电脑的 CPU从原来的 Intel２８６、 Intel３８６、 Intel４８６到酷睿双核，内存容量从 “K”量级已发展到 “M”量级，外存从 “M”量级已发展到 “T”量级，今天的一台个人电脑的处理能力已远远超过６０、７０年代的一台大型计算机，这里还没考虑到当时大型计算机所不具有的多媒体处理能力。但是，由于单位面积芯片上的电子元器件不可能无限制地增加，摩尔定理的更新周期终会有一天放慢它的步伐，“冯 ·诺依曼结构 ”的计算机必会有 “江郎才尽”、“黔驴技穷 ”之时。其实，我们没有必要 “杞人忧天”，只需面对我们桌上的电脑扪心自问，即便是它现在应有的能力，在我们的手里又发挥了多少？很可能有些功能直到它变成废品都从来没利用过，可是，或许是由于企业的个人电脑所要处理的业务越来越繁重，也或许是出于相互的攀比，我们经常会听到来自企业基层计算机过时的抱怨。面对平均每五年左右就要将企业个人电脑更新换代一遍的巨大经济开销，以及应接不暇、疲于奔命的大量终端个人电脑硬软件的维护、升级以及移动存储设备滥用，信息非授权拷贝，擅自连接互联网等信息安全问题，企业信息管理者无论是在经济成本上，还是在人力调配上都深感力不从心，进退维谷，迫切希望寻找一种能解脱这种窘境的办法。

数字油田的基础工程之一就是网络建设，在庞大的网络建设中除了要构架足够带宽的网络链路外，就是建设不同级别、不同档次的网络信息处理中心（节点）。在这些大大小小、各自为政的中心中，通常装配有数以百计的服务器、高性能的路由器、交换机和防火墙等设备，这些设备不仅价格不菲，而且每年还要投入大把的资金，无休止地更新换代。企业面对这样一个无法预计回报的投资，要么采取拒绝的态度，这样就等于阻断了企业信息化之路，要么就是顺从，那么就意味将取得不易的生产利润投入到一个难以短期看到效果的项目建设之中。

随着油气田企业园区网的建成与不断完善，在网络中流动与存储的信息对企业生产与管理的作用越来越重要，网络上的信息安全无时无刻不在牵动着我们的企业信息管理者与工作者的心。为了构筑信息安全的屏障，企业部署了大量的信息安全设备，设计了先进的容灾与备份方案，配置了优秀的信息安全技术人员，但是，在信息安全的 “攻”与 “防”中，防守一方往往处于被动，我们精心构筑的信息安全防线很可能在某一天就像第一次世界大战的法国马其诺防线一样毁于一旦。美国国防部将网络环境称为继陆地、海洋、空中和太空后 的第五战场。他们认为数码大劫难不是不可能发生的。

在面对终端与网络上现实存在的上述种种问题时，我们可能倍感心力交瘁和束手无策，迫切需要一种新技术、新方法能帮我们破解困局。

在２１世纪初，我们看到了一丝曙光，它或许能为我们解决在信息化建设上所遇到的难题，这就是 “云计算 ”与 “云安全”。

对云计算。这就是说，首先云计算预示着我们可以使用 “瘦客户 ”为终端，它只需配置低功耗、高运算功能的嵌入式处理器、不可移除的闪存及系统内存和标准配置的输入／输出选件及网络适配器等。由于瘦客户机不配置可读写的内外存储器，这就使得在瘦客户机上不仅不能存储各种文件，而且也使病毒和木马失去了藏身之地，从而割断了病毒传播与文件非授权拷贝的途径，较好地解决了终端信息安全问题。此外，在瘦客户机上不用完成大量的信息处理工作，而是通过网络交给云中心去处理，它的主要任务就是完成有限的上网工作，所以它没有必要不断地提高自身的信息处理能力。这样，在一定程度上瘦客户机方式也较好地解决了终端硬、软件不断更新换代的问题。

另外，更重要的是，企业只需将人力物力集中到建设一个 “私有云中心 ”上，或干脆连 “私有云中心 ”也不建设，完全利用社会的 “公有云中心”，企业的任务就是保障内部的每一台处理业务的电脑都能时刻通.地与网络相连。

无论 “私有云中心 ”或 “公有云中心”，从硬件的角度来看，都是利用网格计算、分布计算、并行计算、分布存储、虚拟化、负载均衡和容灾等技术将多个性能与成本相对较低的计算机整合成一个硬软件资源，它为用户提供一个存储、计算与信息处理能力可无限扩张，永远能满足用户需求的计算机实体。

从软件角度看，云中心为用户定制所需的应用系统与软件平台，用户不用再将金钱浪费在软件开发商强行打包推给用户，而用户又从不使用的功能上。云中心还为用户负责软件系统的安装、升级与维护，用户使用的软件永远是最新、最好的版本。

从人力资源的角度看，云中心汇聚了大量优秀的专业技术人员，企业不用再将有限的信息技术人员分散到各个相对独立的信息机构，只需将主要精力放在保障企业网络链路的连通与流.上。

云中心通过提供软件即服务（software as a service， SaaS）、基础设施即服务（infrastructure as a service，IaaS）和平台即服务（platform as a service， PaaS）来满

足 IT用户的各种软、硬件需求，其服务方式类似我们今天使用电力与自来水，量身定制、按需索取、依量付费。“云计算 ”的服务方式如图７.２所示。

图７.２　云计算提供服务示意图

7. 4. 2　云安全

云计算，是一个高技术含量的信息处理与服务方式。但是，其运行、使用后的数据安全就成了人们最为关心的问题了。

云安全，百度百科的解释是，它融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，传送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

云安全是云计算在信息安全领域中的应用，当企业使用了云中心后，企业数字油田安全的重担可转到云中心的肩上。如果我们使用的是 “公有云安全”，那么企业整体就成为云安全的终端用户，从而企业就再也无须为数字油田的安全而煞费苦心，所要做的就是与云安全中心服务商签订服务合同，并按合同付费即可。

２０１１年２月在美国圣弗朗西斯科举行的世界范围的信息安全 RSA大会上，云安全吸引了全世界安全厂商的注意。云安全已经成为各大安全厂商占领未来 IT市场的重要制高点。他们已作出了各种各样云安全的构架与承诺，以求吸引 更多的客户。

其实，在我们对云安全还在将信将疑之时，细心的电脑用户已在瑞星杀毒软件与３６０安全卫士上看到了具有中国特色云安全的身影，当我们打开３６０安全卫士时，在画面的右下角就有 “已成功连接至３６０云安全中心 ”的字样，而瑞星杀毒软件是在其启动画面的右侧有 “云安全已开启 ”的提示，虽然３６０安全卫士与瑞星杀毒软件的云安全可能已为我们服务多日，并已拦截和清除了数个木马与病毒，防止了若干黑客对我们电脑的侵袭，但我们大都对其默默无闻的工作感到默然与不解，因为它们没有像应用系统那样，以磁盘不断旋转， CPU长期占用，进度标尺在一点一点地前进来显示其辛勤的工作。

上述的３６０安全卫士与瑞星杀毒的中国特色云安全突破了只有云中心在信息安全发挥主导作用的特点，充分调动云中心和客户端两方面的能动性，一方面，利用云中心具有优秀的信息安全技术人员、丰富的信息安全资讯和强大的信息处理平台的长处，由它来完成信息安全的主要和决定性的工作；另一方面，客户端也不仅仅只完成抵御木马侵袭，清杀病毒的工作，而是将所遇到的病毒与木马信息上传给 “云安全中心”，由云中心统一完成分析、处理、归类、记录和部署等工作，并将所得出的资讯分发给 “云中心 ”的其他客户分享，使他们不会被重复感染或侵袭。因此 “云”下的客户端越多，它收集、处理、分享的信息就越多，整个体系就越牢固。

企业云安全的应用无疑是一种保障企业信息安全的良策，它使我们信息管理者不用一手抓信息的建设与维护，另一手又要顾及信息的安全，我们将信息安全工作交给 “云”，由它来为我们分担 “忧愁”。

7. 4. 3　云计算与云安全在数字油田

云计算与云安全由于自身的特点极大地吸引了企业决策层和数字油田建设者的目光，特别是我们油气田企业在最近制定 “十二五 ”企业信息建设规划时，很多有识之士将 “云计算 ”与 “云安全 ”列入预建项目之中。但是，我们在这关键时刻，既不要被不负责任的舆论宣传和 IT供应商的商业运作所迷惑，也不要在这新技术的大潮下故步自封、止步不前，我们应冷静而睿智地判断形势，使我们数字油田的建设永远沿着正确的方向前进。

当前，虽有很多云计算与云安全成功的案例，如 Google、亚马逊、迅腾等， 在国内外也不乏建立云计算数据中心的报道，但是对于油气田企业而言，由于它所处理的信息业务十分复杂，面向 “云”的各种软件系统，特别是针对油气田勘探开发等专业性强的软件系统，还没有问世或不够成熟，如果现在就让云中心面向企业工作提供云服务，还有点强其所难。再加之当前覆盖整个油田企业的网络链路的带宽还不足以具备运行云计算的能力，往往在企业上层机关基本达到了１０００ M到桌面，而到二级单位往往在１００ M以下，到了基层基本又在１０ M以下，有的地方甚至没有有效的网络链路，这种呈倒金三角的形态构架，也制约了云计算的全面展开，所以说，现在就谈使用油气田的云计算似乎还有点为时过早。但我们相信，由于云计算具有可使用低廉的用户电脑、可获得更高的性能、更低的 IT基础设施、更少的维护、更低的软件成本、及时的软件更新、增强的计算能力和无限的存储容量等优点，云计算在油气田企业生根发芽，茁壮成长的愿景应当指日可待。

那么，作为企业的云安全中心该如何建造，这片 “云”又在何方？当然，如果有条件，我们企业可以在云计算的基础上建立自己的云安全中心，这样能够集中整个企业信息安全的技术力量与投资，构造企业的专用安全云，这样一方面避免了各下属单位重复建设和技术力量不足的弊病，另一方面也去除了由于将信息安全委托给企业以外的云中心而产生的信任担心与难以认责之忧。

实际上，当前国内外有很多著名的信息安全公司都有着较好的解决方案，由于这些著名的安全公司不但具有雄厚的安防技术实力，也具有较好的商业信誉，我们油田企业可以以商业合约的方式将信息安全完全承包给他们，由他们全权负责，这样的做法很可能使我们产生疑虑，我们得来不易的宝贵信息的安全工作交给第三方来负责，这样可信吗？其实，数字油田的安全是一个技术问题，也是一个理念问题，这就像我们将辛辛苦苦挣来的钱交给我们信任的银行保管，将我们的生活社区或生产厂区交给保安公司去维护是类似的，这样做不一定比将我们节衣缩食积攒下来的钱藏在我们房间的某一角落和利用我们自己企业的员工组建安全队伍完成安保工作来得差。因为一个好的银行和一个专业的保安公司，他们应当比我们要更专业、更专心。此外，当我们的企业网络一旦与互联网相连，在我们机房中运转的磁盘或其他存储设备就很可能被远在千里之外的黑客所控制，在它们之中存储的资料已不再是你的私有，我们在数字油田建设中辛勤采集的数据，很可能是 “为他人在做嫁衣裳”。我们应当清醒地 认知，油田企业的主营业务不是 “信息安全”，与专业从事信息安全的公司相比，我们无论在技术上和人才上，还是在精力上与经验上，不可能也没有必要像他们那样专业、那样精心。所以，将企业的数字油田安全交给第三方来完成，不一定不是一个良策与好的选择。如果这样做还不放心的话，还可找第三方作为信息安全的担保，以求当发生信息安全纠纷时有法可依，有律可循。

7.5　小　　结

数字油田安全是一个系统性的安全，包括网络安全、数据安全、信息安全等，在分析了油田企业当前数字油田安全的问题以后，给出了数字油田安全应对的措施，指出了数字油田安全的未来趋势。现总结如下：

随着企业数字油田建设的不断深入，企业对信息的依赖更加密切，信息安全所面临的形势也就更加严重，我们必须对数字油田安全建设给予足够的重视，不要等数字油田安全出现了问题，再 “亡羊补牢”，要提前采用技术与行政的手段构筑信息安全的防线，在数字油田安全的保卫战中永远占据主动。

在数字油田安全保卫战中我们主要有三个分战场，它们是信息传输、信息存储及内容审计，知己知彼，百战不殆，我们有必要研究这三个方面所包含的内容以及当前所采用的技术手段，为企业的信息安全提供科学、可行和稳健的建设方案。

２１世纪云计算与云安全风起云涌，方兴未艾，它的先进的工作方式与服务理念，必将助力于数字油田，助力于数字油田安全，在我们设计、实施企业信息安全体系建设时，应适应信息技术发展的大趋势，展望未来，避免我们今天的努力工作成果被未来所抛弃。

数字油田管理

数字油田建设不仅是一个技术问题，更是一个管理问题。一方面，数字油田建设离不开信息技术和地学、石油工程的支持；另一方面，如果没有管理思想、管理模式和管理方法的转变，数字油田也难以真正发挥作用。事实上，油田企业数字化的过程本身就是一个信息技术与组织结构互动的过程。随着油田数字化进程的不断深入，必须对油田管理进行相应的调整和变革。为此，本章分别就数字油田信息化战略、数字油田组织与管理机制以及数字油田管理创新等予以分析讨论。

8.1　数字油田管理概念

和传统油田的管理方式相比，数字油田管理的最典型特征在于它实行的是数字化管理。所谓数字化管理，是指利用计算机、通信、网络和人工智能等技术，通过量化管理对象与管理行为，实现计划、组织、协调、服务和创新等职能的管理活动和管理方法的总称。

数字油田管理包括三个涵义：一是管理活动的数字化，即管理对象（如人力资源、油井和油库等生产系统，营销系统，财务系统等）、管理方式和管理手段的数字化；二是管理活动通过数字化网络来实现；三是管理对象、管理方法和管理手段的量化，使得管理具有可计算性，资源配置进一步优化。

8. 1. 1　数字油田管理的内涵与外延

1.数字油田管理的内涵

数字油田管理有着丰富的内涵，可概括为以下四点。第一，数字油田管理的目标在于，运用计算机、通信网络和管理软件等数字化手段，快速发现和响应企业内外环境的变化，发现并优化企业价值链，敏捷地满足客户的个性化需求，提高企业管理效率，增强管理决策的科学化，降低企业经营成本，提高供应链的竞争力，从而增强企业的核心竞争力。

第二，数字油田管理的功能是实现油田生产经营管理的数字化，其内容包括业务数据的数字化、业务流程的数字化和管理决策的数字化等。

第三，数字油田管理是包括人员、流程（包括管理流程、业务流程和生产流程）和数字化技术三者之间的统一的人机系统。从覆盖范围来看，数字油田管理应涵盖战略管理层、战术管理层和业务管理层，即战略层、战术层和操作层三个层次。

第四，数字油田管理绝不仅仅局限于管理部门或信息部门，而是涉及油田的内部各个部门，包括勘测、采油、人力资源、财务和物流等各职能部门，甚至还包括油田供应链上下游的其他企业等。这意味着，随着油田的数字化，整个油田必须从传统的管理模式彻底转型为数字化管理模式。

2.数字油田管理的外延

数字油田管理有着特定的所指。概括起来，数字油田的外延包括如下五点。

第一，数字油田管理是通过数字化信息流，实现对油田内部物流和资金流等的管理。通过数字化管理，可实现数字油田人、财、物等各类资源的高效配置，为企业创造价值。

第二，数字油田管理的基础是企业业务数据标准化和业务流程的规范化。只有基础管理数字化之后，整个企业才具备实施数字化管理的基础。

第三，数字油田是管理和技术融合的人机合一的管理方式，管理思想通过数字化手段固化为标准的流程，从而实现管理的科学化和规范化；信息系统提供的企业内外部集成信息，为管理者作出决策奠定了科学的基础；信息系统的人工智能、知识库和数据挖掘等技术，使科学决策变得更容易实现。

第四，数字油田管理的关键点在于油田数据共享和实时传输，企业业务和经营信息的高度集成化和深度分析以及信息分析的智能化和自动化，所有这些使得数字化管理比传统的管理实时性更强、范围更广、深度更大，使得企业的资源配置更为快捷和有效。

第五，数字化管理的实施是一个系统工程，包含了管理变革、流程和业务重组、组织学习、咨询服务、方案设计、设备采购、网络建设、软件选型、应用培训和二次开发等过程。

8. 1. 2　数字油田是对传统油田管理模式的一场革命

实施数字化管理，是数字油田区别于传统油田的典型特征之一。这里所说的数字化管理，一是指企业管理活动的实现是基于网络，即企业的知识资源、信息资源和其他生产资源数字化；二是指运用量化管理技术来解决企业的管理问题，即管理的可计算化。数字油田实行的数字化管理，彻底颠覆了传统油田的管理思想和管理模式，带来了崭新的管理理念和管理方法，标志着油田管理的一场革命。

数字油田意味着传统油田在战略管理思想上发生了本质的转变。具体表现为三个方面：一是数据的资源化，数据成为油田的又一重要战略资源；二是管理自动化，彻底颠覆了传统的手工管理；三是基于数字平台的集成化管理，使油田管理走向集约化、综合化。

油田数据成为战略资源，成为除油气资源之外的又一重要资产。成功的数据结构能够准确反映和实现企业现有的业务逻辑和未来的发展战略，而且能够针对数据进行管理，数据成为油田管理工作的基础，真正实现 “用数字说话，听数字指挥”，从而从根本上杜绝粗放式管理和拍脑袋式的决策模式。将现有的勘察资料数据化，可以建立现有油气资源的数据库，为油气资源的开发提供基础，也可为油气藏管理以及油气销售等经营管理环节提供有效的决策支持。在这个意义上，数据就是资源，是油田生产和开发的依据和基础。同时，这些数据也是未来油田的宝贵资产。这个资产不会被折旧，而只会升值。如何利用好这些资源？数据中心将发挥重要作用。数据中心的职责就在于盘活这个可升值的数据资产。可以设想，在未来，油田将建成数据银行，数据中心就是油田的数据支行，不但将自己的数据盘活而且还可以通过数据银行建立全国、世界数据交易等。总而言之，数字油田的数据中心应是一个趋势。

从手工管理到管理的自动化。数字油田以数字化管理替代了传统油田基于粗放的人工模拟系统的管理方式，后者依靠纸张、笔墨和口授等工具与方法，信息和知识难以共享，且运行成本很高。而数字油田则采用信息技术及网

络技术，建立数字化管理平台，由此所构成的数字神经系统，具有传播速度快和效率高等特点，可实现信息和知识的共享。数字油田广泛采用信息技术和网络技术，实现了管理的自动化和现代化，相比之下，传统油田的管理模式尚处于传统的手工管理阶段。数字油田所实施的数字化管理成为油田控制投资、降低成本、提高效率和确保安全生产的有力保证，有力地促进了油田企业效益的提高。在数字油田管理中，除了在财务管理、人力资源管理等职能部门大量采用专业软件进行管理外，职能部门之间还可以通过 ERP综合管理软件建立联系。除此之外，在生产管理方面，数字油田还先后采用电子巡井、电子值勤、集输预警报警、自动投球和远程调配注水等数字化生产管理系统和装置，大大提高了劳动效率，降低了员工的劳动强度和安全风险，彻底改变了油田的管护方式。目前，传统的人海战术已被精确的井场数字化管理所取代。数字油田系统可自动进行油水井生产数据采集、抽油机参数监测、远程启停、井场集油管线回压采集、自动投球、注水井远程调配、水源井远程启停、井场视频实时监视与闯入智能分析和远程语音警示等，实现了井场生产数据的实时采集、电子巡井、危害识别、风险预警、油井工况智能诊断及远程控制等功能。

数字油田平台为实施集成化管理提供了可能，使油田管理走向集约化、综合化。集成化管理意味着油田管理在战略层面的重大调整，避免各职能分工制各自为战、相互牵制等弊端。通过信息技术和网络环境，油田各部门和相关技术人员、管理人员、生产人员协同工作，有效地提升油田的效率。数字油田的出现以及所建立的数字化平台，使得这种集成化管理成为可能。数字化平台可将很多系统集成在一个平台上，让不同专业、不同领域和不同类型的员工一起工作，并且为他们之间的协同提供有效的机制。作为一种有效的战略管理平台，数字油田系统基于协同理念和协同思想所建设的数字油田系统，从根本上改变了传统油田管理分散、零乱的局面，实现了油田内部不同部门和不同类型专业人员之间的联合作战，由此所产生的管理效益不言而喻。

数字油田提供了一个面向油田整体管理的集成化系统，这个平台能够把过去各部门独立管理模式中的生产管理系统、财务管理系统和人力资源管理系统等 “信息孤岛 ”转换为统一的、面向油田企业整体的体系结构，打破了以前那种部门间相互隔离的工作方式，实现油田数据的全局共享，提高油田资源的综合开发和运营能力。另外，借助网络技术，可使油田企业对内部及外部资源实 现统筹管理，利用网络共享核心能力实现油田与其他相关企业之间的协作和互补。

在数字油田平台基础上建立的数字化管理系统，将生产管理系统、业务处理系统和管理决策系统无缝集成在同一数字化管理网络内，使油田企业的资源运营能力大大加强。与此同时，在网络环境下，企业组织机构趋于扁平化，中间管理层被弱化，高层决策者直接与执行层接触，执行层可以根据实际情况及时进行自主决策，执行层的自主权加大，充分调动了基层执行者的积极性。油田可轻而易举地建立内部虚拟团队，使不同地域的员工或合作伙伴实现远距离合作，从而克服油田企业 “点多、线长、面广 ”的局限。

8.2　数字油田信息战略管理

众所周知，信息化过程不仅包括信息技术的引进和应用，而且必须对企业既有的管理模式进行改造，其中涉及企业的决策层、管理层、技术层以及应用层等多个层次，需要各方的共同作用才能实现。制定和实施信息化战略，以提升核心竞争力，是企业可持续发展的重要途径。因此，越来越多的油田企业开始制定和实施信息化战略，力图将传统的油田企业建设成为数字油田。本节围绕数字油田信息化战略相关问题予以分析。

8. 2. 1　数字油田信息战略意义

信息化战略是从组织的宗旨、目标和战略出发，对企业内外信息资源进行统一规划、管理和应用，从而规范组织内部管理，提高工作效率和顾客满意度，最终为企业获取竞争优势，实现企业的长远发展。作为企业一种职能层面的战略，企业信息化战略早在２０世纪８０年代后期就受到企业管理者的关注。随着信息技术的发展和应用的深入，信息技术对企业的影响也日益增大。与此同时，企业信息化战略也变得更加复杂，成为与财务战略、人力资源战略、研发战略和营销战略同等重要的职能战略。根据企业信息管理研究的内容，可以把企业信息战略划分为信息技术战略、信息资源战略、信息安全战略、信息组织战略和信息服务战略等。这些子战略的提出改变了企业对信息价值的认识，也促成了企业信息主管的出现。

实际上，随着企业信息化建设从后台走向前台，企业的信息化战略对于企业发展具有的影响也不断增强。由于信息化战略涉及企业各个业务单位，渗透于其他功能战略之中，所以它是其他功能战略的突破点。在西方发达国家，信息化战略已经成为企业整体战略中的先行者。从历史角度来看，在市场竞争发生变化并促使企业战略随之变革时，企业信息化战略往往首当其冲。据统计，美国企业在信息化上的投资由原来占企业总投资额的９％～１０％上升到了５０％，足见信息化战略的重要性。

实施信息化战略，不但可以有效地改进和强化企业物资流、资金流、人员流及信息流的集成管理，而且对企业固有的经营思想和管理模式产生冲击，带来根本性的变革。在信息技术支持下，企业发展战略和管理不断创新，企业竞争力得以提高。具体表现包括以下四点。

通过实施信息化战略，使现代企业通过创新获取竞争优势。企业的竞争优势来源于管理创新。在信息时代，企业创新是以信息化为基础的，这对大公司尤其重要。但是，值得注意的是，企业进行了信息化并不等于就一定获得成功，企业信息化只是获得逐鹿市场的参赛资格，企业在信息化的过程中，必须与其他企业资源匹配和整合，才可能成功。

提高企业经营的有效性。信息技术实现了跨越地域的同步信息交换，尤其是随着互联网络的发展以及各种决策工具如专家系统（expert system， ES）、决策支持系统（decision support system， DSS）、群体决策支持系统（group decision support system，GDSS）和执行信息系统（executive information system， EIS）等的应用，企业在获取、传递和利用信息资源方面更加灵活、快捷、广域和开放，人的行为与经营流程组成了一个整体的人机系统，形成信息、决策和行为三者高度集成化，从而增强了决策者的信息处理能力和方案评价选择能力，拓展了决策者的思维空间，延伸了决策者的智力，最大限度地减少了决策过程中的不确定性、随意性和主观性，提高了决策的效益和效率，从而极大地提升了企业经营的有效性。

提高企业经营效率。信息化通过促使企业业务流程重组和组织结构优化，实现企业经营效率的提升。传统的组织结构存在多等级、多层次、机构臃肿、横向沟通困难、信息传递失真、缺乏活力和对外界变化反应迟缓等弊端。信息技术的发展速度，从根本上改变了组织收集、处理和利用信息的方式，从而导致组织

形式的巨大变革，推动了业务流程再造和组织重构，原有的金字塔式的结构被敏捷和具有创新精神的扁平化、动态网络结构所取代。在这种结构中，计算机系统将取代中层监督和控制部门的大量职能，加强决策层和执行层的直接沟通，中层管理的作用将有所降低，从而减少了管理层次，削减了机构规模。与此同时，信息网络可有效地调动组织成员之间的交流，形成学习型组织。

优化价值链的运用和价值创造。信息技术的应用范围涉及整个企业的经营活动，它可以直接影响企业价值链各环节的成本和价值创造，改变和改善价值链成本结构和价值创造。例如，计算机辅助设计和制造技术不仅可以使企业降低新产品的设计和生产成本，还大幅度降低了对现有产品进行修改或增加新性能的成本。再如，信息技术的应用，尤其是电子商务的采用，可大大降低企业的交易成本，从而在不影响对客户价值创造的同时形成成本优势。

8. 2. 2　数字油田信息战略规划及方法

结合多种信息化战略规划方法和油田的特定需求，油田信息化战略规划的一般方法如图８.１所示。

图８.１　数字油田信息化战略规划及其方法

根据这一方法的要求，在制定油田信息化战略时，应重点考虑油田的经营战略、内外部环境、油田运营情况和企业资源等影响因素。油田经营战略是信息化战略的基础，油田在制定信息化战略时要重点考虑，对油田的发展目标，发展方向和业务定位等进行战略理解，以明确信息化战略的愿景和使命。企业内外部环境直接影响着油田信息化的目标和方向的选择，现有信息系统、 IT基础设施、员工 IT素质和 IT组织结构能够反映油田的 IT能力， IT能力强，油田的信息化目标就可以定位于较高层次，而 IT能力较弱，油田的信息化建设就要从基础开始，给企业和员工一定的时间和实践来增强 IT能力，这样才能保证油田的信息化建设取得成功；对 IT产品和服务、业内最佳实践和 IT发展趋势等 IT产业状况进行分析，可以明确油田的信息化差距，分析竞争对手、供应商和客户的信息化状况和信息化需求，能够找到企业外部的信息化需求，为油田信息化建设，尤其是依附型油田的信息化建设提供借鉴。对油田的生产、流通和管理过程进行分析，可以发现油田的运营瓶颈和相应的信息需求，做到信息化建设 “准而精”。油田信息化建设的最大约束就是资源欠缺，因此，油田制定信息化战略时一定要对资金和人员等企业资源进行约束分析，明确企业能够提供的资源情况。通过战略理解、现状评估、差距分析、需求分析、运营瓶颈分析，根据 IT需求的紧迫程度对信息化建设的领域和内容进行优先排序，最终形成油田信息化战略。

油田信息化战略的主要内容包括： ①愿景与使命。 ②建设目标。从信息化建设涉及的广度出发，我们还可将油田的信息化目标分为四个层次，即单一功能信息化、部门级信息化、企业内部信息集成和企业内外部信息集成。 ③建设内容。 ④ IT治理模式。 ⑤信息系统规模。 ⑥信息结构。 ⑦总体实施规划。

8. 2. 3　数字油田信息战略框架

结合战略管理理论和信息化战略规划理论，以及油田信息化和信息化建设的需求，可以建立油田信息战略的分层框架模型。这一模型共分为三个层次，即数字油田战略规划层、数字油田信息化战略规划层和数字油田信息化战略实施层（图８.２）。这种分层模型能够清晰地说明信息化战略与企业经营战略之间的关系。油田的信息化战略应以企业经营战略为基础，与企业经营战略保持一致，因此油田的信息化战略规划是在战略规划的基础之上进行的。基于企业经 营目标进行信息化战略规划，能够保证信息技术对油田发展目标的绝对支持。因此，这一框架模型将企业战略规划和企业信息化战略规划包含在内。另外，要使信息技术真正发挥作用，还要将战略加以实施，这也就有了第三个层次战略实施层。这三个层次构成了一个完整的信息化战略框架，对油田信息化建设具有现实的指导意义。

图８.２　数字油田信息化战略框架

在图８.２中，战略规划层是根据油田内外部环境制定、实施和评估企业经营战略的过程，属于战略管理理论范畴。油田的外部环境一般可以归纳为两类：一类是直接对油田生产经营活动产生影响的环境因素，如政府、股东、供应商、竞争者、客户、公众、媒介和社区等；另一类是只能间接影响油田企业活动和决策的环境因素，如政治、经济、科技和社会文化等客观环境因素。油田生存环境复杂，外部环境众多，但对油田经营战略影响最大的莫过于竞争者、供应商和客户这三个因素。油田内部环境也可以分为两类，一是油田的资源状况（包括人、财、物等）；二是油田在财务、生产、研发和人事等方面的状况。通过内外部环境分析，油田可以明确企业的使命和目标，制定出油田企业的经营战略。

信息化战略规划层是确定油田信息化战略的过程。从某种意义上来说，信息化战略规划是企业战略集合的一个组成部分，与企业经营战略之间有着密切联系。基于企业战略管理思想，信息化战略规划层就是通过一定的信息化战略规划方法，对业务战略和业务流程、企业的内外部 IT环境进行分析，确定信息化愿景和目标、 IT组织结构、信息化建设内容、 IT构架和实施计划等方面。

影响油田信息化战略的外部 IT环境可以从 IT产业和企业关联者两个方面进行考虑，分析 IT产业的发展状况、 IT产品和服务的提供情况、业界的最佳实践，了解竞争对手、客户和供应商的信息化状况，以及他们对企业的信息化建设需求，考虑竞争对手是否采用了先进的信息技术而改善了生产效率，考虑供应商和客户在供求过程中是否对本企业有信息化方面的要求等，能够使油田明确自身在信息技术应用中存在的差距，为油田信息化战略的制定提供参考。内部 IT环境包括企业现有信息系统和信息化基础设施、 IT组织结构和员工 IT素质等。这些因素是确定企业信息化战略目标的重要依据，如果人员素质低、信息化基础薄弱，油田的信息化建设就应该从基础应用开始，通过一段时间的学习和吸收，逐步走向高层应用，否则信息化建设容易失败，造成较大损失。而人员素质高、信息化基础好的油田在资源充足的情况下，可以直接进行信息技术的高层应用，缩短组织学习的过程。由于资金、技术等一系列现实问题，油田的信息化建设必须根据企业现实情况，分析企业的业务瓶颈，确定哪些部门或过程先进行信息化，哪些可以等待更好的时机，从而制定出一个循序渐进的信息化战略。

战略实施层就是按照信息化战略规划的结果进行信息系统的建设。具体内容包括信息系统基础设施的建设、信息系统开发或外购等。实施层最重要的是对过程的控制，控制不当，实施周期就会延长，实施成本就会相应上升，这无疑会造成严重的资源浪费，对资源紧缺的油田来说极为不利。为了达到信息化战略规划的目标，更合理地利用油田的资源，油田信息化战略实施过程必须引入适当的控制。

8. 2. 4　数字油田信息战略的实施

油田信息化战略方案实施阶段根据先后顺序分为三部分内容：实施准备、实施和控制及实施后的改进与维护，如图８.３所示。

图８.３　数字油田信息化战略实施过程模型

实施准备阶段。根据资金计划和 IT计划等选择软件、硬件及合作伙伴。油田信息化建设是一个复杂的系统工程，需要油田、咨询商和软件硬件供应商等多个角色共同参与。油田信息化的合作伙伴就是指担当这三个角色的厂商。在实际工作中，这三个角色可能由三家企业分别担当，也可能由一家企业同时担当。油田更要着重考察合作伙伴的实践经验，考察软件硬件产品的实际应用情况和历史客户的反馈意见。另外，谁选择合作伙伴和软件硬件产品，就由谁负责实施，这样有助于加强员工选择的责任感和实施工作的连续性。

实施和控制阶段。首先，油田和合作伙伴在企业现有的基础上针对信息化战略提出一个完整的方案。这一方案包括以下两方面：一是指油田信息化的底层技术架构，如服务器、数据库、网络构建及通信方式等，针对油田业务灵活多变的特点，其 IT基础架构应该是可扩展、可集成的，在满足当前需求的前提下，兼顾未来需求；二是指建立实现信息化战略的改造方案、信息化的业务流程及相关管理制度。油田及其合作伙伴要在充分考虑企业原有的管理水平及人员素质的基础上建立新的业务流程和管理制度，不能单纯从技术和软件的先进性出发。其次，要建立信息化推动的方法和步骤。再完美的解决方案，也要靠人去工作才能把解决方案落在实处。因此，必须对企业所有的员工进行培训，让员工在为什么要信息化、应该如何去做这两个问题上达成共识。在培训

的前提下，建立信息化推动的方法和步骤，详细阐述推动计划、推动步骤和推动手段。最后，要明确实施过程中的控制方法。油田信息化十分复杂，既涉及技术问题，又涉及管理问题。如果没有阶段性目标、在实施过程到了一定的阶段后，会出现对实施进度和实施质量难以进行有效判断的情况，也容易出现参与实施的各方相互推诿、指责的现象。因此，需要根据油田信息化战略设置阶段性目标、明晰各方面的责权利。

改进与维护。一般情况下，油田可以通过监控一些简单的财务指标在信息化前后的变化来找出存在的问题，这些简单的财务指标要能够衡量信息化的效果。一旦发现问题，油田同合作伙伴可以一起通过对业务流程的持续优化来解决。油田应与合作伙伴共同制订出详尽的系统维护方案。

信息化战略实施过程中常常需要进行相应调整。其原因有二：第一，油田信息化没有在预定的时间实现预定的功能；第二，油田的经营战略发生了重大变化。调整的方法包括，分析信息化战略和方案的合理性、可行性，分析人的因素或领导因素。在以上总结分析的基础上，对油田信息化战略和方案进行调整。

8.3　数字油田组织管理

油田数字化建设是基于信息技术的管理变革，它的建设离不开油田信息化部门的参与和推动。油田数字化成功与否，与油田 IT组织和部门建设的成功与否有很大关系。目前，数字油田负责信息化建设的主要部门有的是战略部或者发展部，有的是单独设置成为计算中心、信息中心和数据中心等，事实上只是专门的技术部门，起不到管理和协调作用。有些油田将信息部门归于行政办公室等部门，也很难发挥信息部门统揽全局的作用。

从长期来看，信息组织不应该是其他部门的附属机构，而应该是与它们并列的，集业务技术与建设管理为一体的管理机构。即使把 IT部门单独分离出来，也不应看成是一个简单的信息中心，而应赋予更多的职能，赋予决策权力等，让 IT组织能够参与到组织业务流程中。除信息部门以外，数字油田的组织还应包括与信息化管理相关的其他机构，如信息化委员会。信息化委员会对于协调信息化过程中出现的各种问题，协调各方的利益关系将起到至关重要的 作用。

8. 3. 1　我国数字油田组织体系现状

从目前来看，大多数油田企业仍旧脱离不开传统的金字塔式组织管理体系，具有自下而上层级递进的刚性特征，表现为稳定规范、集中决策、上传下达和统一指挥等特点。随着信息化手段的推进和数字化油田理念的提出，各油田逐渐建立了相应的组织结构。这种组织形式是基于数字油田的数字平台而建立起来的，其典型特征表现为在传统的油田组织结构中设立了信息中心或类似机构。可以看出，随着油田企业技术水平，尤其是信息技术水平的提升，油田也在不断地进行组织变革和管理创新。但是，和技术水平提升的速度相比，油田管理变革的力度并不大，严格地讲也很不彻底。在不少油田，都存在着组织管理模式改革落后于硬件的改进的状况。

数字油田的管理主要依赖于信息化组织体系的管理。一般来说，各大油田的信息化组织体系基本由三层组成：第一层为企业信息化建设委员会或领导小组，即由 “一把手 ”担任最高领导，各职能部门负责人参与组成的委员会；第二层是信息化工作办公室，一般设在信息中心，作为信息化领导小组的日常办事机构；第三层是信息化管理机构如信息中心和数据中心等。如图８.４所示。

由于国内各石油企业的信息化建设的背景、起点和发展轨迹各不相同，形成了不同的组织结构。概括起来，这些油田的组织形式大致可以分为三种，分别是信息中心制、数据信息中心制和数据中心制。其对比如表８.１所示。

从表中可以看出，现阶段大多数油田企业实行的均是信息中心制，只有少数油田企业率先采用了数据中心制的做法，而数据信息中心制只是极少的油田企业在实行。从传统的信息中心到数据中心三种体制，不仅是名字的扩展，更体现出信息化业务的扩展与延伸，尤其是数据中心制赋予了远比前身更多的管理理念和功能。

图８.４　现行数字油田组织体系

表 8.1　数字油田三种组织形式对比

项目信息中心数据信息中心数据中心

机构层级四级机构四级机构三级机构

机构性质副处级副处级处级

部门职责①网络、通信、计算机维护与服务； ②自动化控制管理与信息化项目的实施； ③网络宣传与信息安全①网络、通信、计算机维护与服务； ②自动化控制管理与信息化项目的实施； ③网络宣传与信息安全； ④信息化数据管理①网络、通信、计算机维护与服务； ②规划、计划、技术方案编制； ③宣传与信息安全； ④信息化项目实施； ⑤信息化数据管理

数据管理实现手工作业自动化、职能部门信息化在计算机与网络服务的基础上增加了数据管理功能初步实现信息资源整合，数据正常化建设与管理

组织结构

实行范围普遍很少极少

1.油田信息中心

油田信息中心是信息化组织体系的具体负责机构，职责通常如下：负责企业信息化建设规划和年度计划编制；计算机及网络系统、数据的建设、管理、维护及服务；信息化项目的实施；信息化业务指导与考核等各项业务。从全国上下大力推进信息化改革开始，各油田纷纷设立了信息中心。

信息中心是信息时代的产物。在信息化的初级阶段，信息中心职能也就只是添置计算机设备，增加软件，为企业各个部门维护设备与网络的正常运行。而现在油田企业的信息中心的职能已经不止于此。随着各大油田企业逐渐建成数字油田，油田的网络等信息基础设施已经颇为完善，信息中心承担着越来越多的使命，其职能也发生了根本的变化。

2.数据信息中心

数据信息中心是在油田信息中心基础之上形成的新型管理机构，它除具备 上述油田信息中心的基本职能之外，已初步具备油田数据管理的基本职能。比起单纯的信息中心，数据信息中心虽然只是一个过渡性机构，但它却强化了数据的开发和应用，开始凸显数字化平台在油田管理中的应用价值。

3.油田数据中心

近年来，一些油田企业已经率先启用数据中心模式，如新疆油田、中原油田、河南油田、吐哈油田、玉门油田、冀东油田和中国海洋石油南海东部公司等七家油田企业已实行这一组织结构模式，我们称之为数据中心制的组织形式。

从数据中心的职能可以看出，它已经超越了原先最早的信息中心的 IT思想，而是发展成了将数据看做资产的管理机构，实现数据的专业收集、存储、共享和处理等集成式管理手段，更加迎合数字油田的建设需要的组织。数据中心组织架构思想，实际上就是最适合信息时代发展需要的网络型组织结构思想。是跨越了业务部门与行政管理部门，融为业务管理一体化的部门，是满足数字油田建设与发展需要的组织建制形式。

8. 3. 2　数字油田信息管理组织设计

管理控制的信息化首先要在原有管理的基础上增加信息化管理的职能，这就需要强化 IT组织或部门的职责，完善 IT组织或部门的结构。从组织理论来看，组织结构包括三个含义： ①组织结构决定了组织中正式报告关系，包括职权层级数目和主管人员的管理幅度； ②组织结构确定了将个体组合成部门，部门组合成组织的方式； ③组织结构包含了确保跨部门沟通、协作与力量整合的制度设计。前两个要素规定了组织的结构框架，也就是纵向的层级。第三个是横向的机制要求。

关于纵向层级中的正式报告关系，一般认为，数字油田信息化部门的组织模式有集中式、分散式和混合式三种；从正式报告关系上讲，信息化部门的最高管理人员 CIO有向 CEO报告的，有向 CFO报告的，也有向监事会报告的。也有不少油田专门成立了油田数字化委员会，并规定 CIO必须向这个委员会报告。在 CIO之下，设立 CIO办公室，面向各业务部门和数据中心开展工作，如图８.５所示。

图８.５　油田数字化油田的组织与管理机构

1.数字油田的纵向组织设计

1）明确 CIO的报告关系及其权责

CIO是否能够作为企业的核心决策层的一员，是否能够通过对信息资源的控制，直接参与组织的政策制定和决策活动，对于信息化的成功影响很大。作为油田数字化部门的领导人和数字化的主要推动者， CIO主要负责油田整体的数字化战略规划和信息流程的设计等全局性的工作，而各信息机构主要是在 CIO的管理下从事各项具体工作，为 CIO提供决策所必需的信息。油田在设定 CIO职位时应注意，设置 CIO不只是增加一个信息主管的职位的问题，还有与之相关的制度问题，其中涉及 CIO的定位、作用、责权利以及信息化管理组织的结构、管理能力的形成等制度安排。

首先，CIO的职责定位于油田信息化和数字化的推动者。 CIO是油田决策层的组成部分，对企业的长期战略负责。 CIO的职责分别体现在油田的战略层面、执行层面、变革层面以及沟通层面。其中在战略层面，CIO的职责在于挖掘企业的信息资源、制定企业信息化战略、为企业信息化合理布局和评估信息化对企业的价值等。作为高级管理决策阶层的一员，CIO直接向最高管理决策者负责，并与总裁或首席执政官、财务主管一起构成企业的 “三驾马车”。 CIO不仅要负责数据资源管理范围 以内的决策活动，而且还要参与讨论数字油田发展的全局决策活动。

其次，在执行层面， CIO主要负责信息流、物流和资金流的整合，完成信息系统的选型实施，收集研究企业内外部的信息为决策提供依据，制定企业的信息政策与信息活动规划。 CIO要根据油田企业发展战略的需要，及时制定数字化政策和规划，使油田企业的信息资源开发利用策略与管理策略更加协调一致。另外， CIO要主持拟定企业数据流程框架，建立数据管理的基础标准。

再次，在变革层面， CIO的职责主要包括协助企业完成业务流程重组，运用信息管理技术重建企业的决策体系和执行体系，同时要对信息编码和商务流程统一标准。 CIO不仅要推动企业信息化的软硬环境优化，而且要为 CEO当好参谋，与各高层管理者一起促进企业内外部商务环境的改善。

最后，在沟通层面， CIO的职责在于安排企业信息化方面的培训，发现信息运用的瓶颈，观察研究企业运作中的信息流及其作用；协调沟通上下级关系，打造优秀的信息技术团队。 CIO要承担整个企业各部门、各环节之间以及内外环境的信息沟通与协调工作，实现企业的协同作业和信息资源共享。

２）建立油田数字化委员会

油田 IT组织的建设不仅仅包括 IT部门的建设，还包括与之相关的其他组织机构的建设，如数字化委员会等。油田数字化委员会（也有油田称之为数字化领导小组）是 IT组织的一个重要的组成部分，它是由油田一把手牵头， CIO以及各个部门主要负责人共同参与的一个协调沟通机构，其主要职责是对于油田数字化重大项目的审核、项目实施前的宣传、项目实施中的推进以及项目合格验收标准的设立等。数字化委员会之所以重要，就是因为它能够协调好相关利益群体的关系，从而保证油田数字化的顺利进行。油田数字化委员会对企业信息化建设中的重大决策负责。

３）注重 IT部门内部层级及其团队建设

IT部门是一个技术性很强的部门，对于 IT部门内部不同的职能需要有清晰的职位、职责的定义以及责任划分，这样才能保证 IT部门内部不会出现失控。清晰的 IT组织架构、精锐的 IT团队和稳定的 IT系统是企业 IT有效支撑业务持续创新的基础。此外，油田数字化的实施需要一个高效团队的支持。团队建 设首先要营造一种积极的团队文化氛围， CIO对于这个团队要授权到位，发挥团队中每个人的积极性，促进团队沟通渠道的通.。因此，保证这支队伍的稳定是非常重要的，必须适时提供各种培训以及各种针对 IT人员的人力资源管理措施，提供相应的考核和激励，以保证人员的素质和稳定性。 IT团队的负责人还必须有良好的沟通协调能力，有全局观，在信息化过程中与来自企业外部的咨询公司和软件商共同合作，推动信息化的进程。

此外，纵向机制还包含定期或不定期性的报告、记录信息和信息系统通信，使得上下层级的沟通更有效率。

2.数字油田的横向组织设计

数字油田横向组织机制设计主要包括两个方面：一是 IT部门与其他业务部门之间的沟通，二是数字油田 IT部门内部统一，做好与其他业务部门的沟通。

与业务部门的直接沟通是 IT部门日常工作中的重要内容，为了保证 IT系统能真正对业务流程产生影响，促进业务的发展， IT部门的人员要经常和业务部门的人员进行沟通，甚至在企业信息化的过程中，直接调用精通业务的业务部门的人员直接参与到系统的需求分析等各个环节中，从而使需求更加清晰和明确。

企业信息化中的任务小组是由业务骨干和 IT技术骨干组成，小组成员来自各个不同的部门，在解决信息化过程中出现的问题时，各自代表部门的立场，使得问题的解决能得到各方的满意。小组成员还将其中有关本部门的信息带回部门中，有利于信息化在部门之间的推广和应用。通常在完成工作后，任务小组就会被解散。任务小组的建立，有助于信息化过程中问题的及时解决。

随着数字油田建设的深入发展，油田企业信息中心和信息中心部门的工程技术人员都要做重大的业务调整，以满足数字油田建设的需要。特别是当数字油田建设从地上转向地下之后，专业性、技术性更强，必须做专业技术性的调整。

8. 3. 3　数字油田组织建设

在战略管理理论中，有一个著名的观点，即 “结构追随战略”。这一观点强调战略改变之后，组织结构必须根据战略进行相应的调整。对于数字油田而言，随着数字油田战略的制定和实施，其组织结构应该有相应的调整，以适应战略的变化。具体地说，数字油田的组织设计，应考虑建成包括纵向的信息流动和 横向的信息流动的结构形态。其中，横向设计是为了沟通与协调，而纵向设计是为了控制，防止组织运行失控。

目前国内多数油田的组织设计更多地体现在对横向的协调机制的关注，而不是对纵向的控制机制的关注。一般地，当油田一旦上了信息化项目后，往往容易出现失控现象，不是预算超支，就是人员抵触，或者高层的支持力度降低，使得数字化过程不了了之。从现有数字化绩效不佳的案例中可以看出，管理基础差，人员素质低、信息化需求不稳定、 IT人才流失和信息化实施中领导参与重视不够等，这些均与纵向控制不得力有关。

我们认为，在我国数字油田发展的现阶段，数据中心应成为数字油田组织机构的首要选择。其根本原因在于，随着油田企业数字化进程的不断推进，信息机构的职能和作用呈不断上升的趋势。信息机构从后台走向前台，从仅提供信息和数据支持，转而成为油田管理决策主体之一，标志着信息机构不再是一个只提供 IT技术服务的 “配角”，而成为油田数字化管理的 “主角”。如图８.６所示。

图８.６　信息技术与组织的关系

和传统的信息中心或数据信息中心相比，数据中心的职能和定位有很大突破。它不再是一个简单的技术服务和维护支持的角色，而是油田经营决策的核心职能部门之一。其特点包括以下四点。

数据中心制具有网络性和集成性的特点。数据中心实质上可以看做一个总的数据输入和输出平台，通过数据传递与共享，将整个企业笼络成了一个以数据中心为内核的网络，实现与各个部门之间的配合与合作，为各个部门的

专业职能提供了快捷高效的数据支持与保障。

数据中心的网络性结构促使油田的组织结构趋于扁平化。传统组织理论认为，组织中的每一个管理岗位的管理幅度是有限的。在信息处理手段落后的过去，管理者无法直接、有效地控制较多的人数，于是形成了高耸型的组织管理模式。但如果借助数据中心的运用，管理者的信息处理能力则大大增强，这就使管理者控制的范围增大，进而大大增加管理幅度。在组织规模一定的条件下，管理层次和管理幅度呈反比变化，因此，随着管理幅度的增加，管理层次减少，组织结构的发展趋于网络扁平化趋势。借助数据中心的信息传递和共享，传统油田组织的高耸的纵向结构被改变，而横向的信息交流得到了加强。同时，由于组织的等级层次减少，上层和下层之间的通信结点和环节削减了，使得组织高层与下层之间的信息沟通快速而顺.，合作与协调关系也得到了加强。

数据中心的共享性架构使数字油田的生产经营过程实现集成化管理。数据中心包括管理数据总库和生产数据总库，是各个专业数据库信息的总和。通过企业网以及相关的基础服务把油气勘探、开发、生产和管理活动中产生的各类数据收集和统一起来，形成一个统一输入和输出的信息源，并以企业资产形式进行存储和备份，当其他部门有数据支持需要时，实现信息的即时传输与共享。

构建以数字信息技术为基础的网络型组织结构是数字油田建设的基本要求，而数据中心可谓是网络型组织结构的牵引核心，为各部门提供了强大的平台，为企业逐步实现从勘探开发，地面工程，原油成品生产、销售、服务到会计、财务、人事、研发等整个组织的物质流和信息流相结合、数据共享和集成化管理而服务，为业务过程的统一化、连续化和集成化奠定基础。

数据中心成为油田企业管理者未来最大的资产和资源，有着信息中心或数据信息中心所不具备的职能。现在很多企业并没有认识到这一点，总认为数据中心也好，信息中心也好，无非都只是为企业主营业务提供 IT服务，就是一个 “配角”。其实这是认识上的一个很大的误区。我们建议，要改变这种低估数据中心地位和作用的认识。要明确树立一种观念，即数据中心就是与财务部门、计划部门和生产经营部门等相平行的职能部门，而不是从属于职能部门的三级部门。另外，在决策层，应专门设立 CIO岗位，由副总经理一级的高管担任，全面负责领导数据中心的工作。这样，数据中心就在企业架构的层面有了明确的定位，从而能够发挥其企业资源和资产管理的作用。

8.4　数字油田管理创新及策略 8. 4. 1　数字油田的管理机制数字油田管理涉及多个环节和多个变量，综合以上各节的分析，可以建立数字油田管理的综合模型，如图８.７所示。

图８.７　数字油田的管理环节及活动

数字油田管理过程划分为数字油田建设的背景分析、数字油田项目计划制定、数字油田项目执行、数字油田应用以及数字油田价值实现等五个环节。在上述各环节中，又依次涉及油田现状分析、方案设计、组织管理、计划实施以及数字油田实际应用等。针对这些环节进行相应的管理活动，构成了完整的数字油田管理体系。

（１）数字油田建设背景分析。数字油田建设的第一步是背景研究。这一阶 段所涉及的管理活动主要侧重于对油田现状的分析研究，内容包括 IT基础、资源条件、建设能力以及企业文化等。

数字油田项目计划制订。这一环节的管理活动主要与信息化或数字化战略的制定有关，具体内容包括内外部环境分析、发现关键需求、寻找信息化战略与油田经营战略的匹配。

数字油田项目执行。这一环节涉及组织管理和计划实施两部分，其管理活动分别为业务流程再造、数据库建设以及风险管理、约束激励、组织基础和变革管理等。

数字油田应用。这一环节的管理活动包括管理创新、信息管理、数字油田经济评价、数据资源管理等。

数字油田价值实现。这一环节的管理活动包括油田运营管理以及价值创造过程管理等。

8. 4. 2　数字油田的管理创新

数字油田管理是一个需要长期研究的课题，在数字油田建设过程中需要不断创新。

1.业务流程再造

业务流程是数字化油田运行的基础和出发点。如果业务流程不合理，再先进的数字化系统也不会有用武之地。因此，建设数字油田最重要的一项管理工作就是对油田原有的业务流程进行再造或重组。所谓业务流程再造，就是通过对油田核心业务流程包括供应链进行变革和整合，以实现经营效率的提升和改善。

油田应从财务会计、成本控制、资金管理、物资供应管理、项目管理和生产经营管理等功能模块分别梳理现有的业务流程，分析各流程是否合理有效，然后根据数字油田所建立的信息系统重新整合，按照新的业务流程需要重新规划。要以业务流程为重心，从油田企业整体出发进行数字油田建设。不必拘泥于企业资源计划（enterprise resource planning， ERP）、客户关系管理（customer relationship management，CRM）等业务职能模块，而要注重各模块之间的协同和集成，建立协同运营管理平台。

2.组织结构创新

我国多数石油企业内部管理层次较多，各管理层次之间职能相互重叠，容易造成信息扭曲或衰减，沟通不.，部门之间相互推诿、扯皮等现象，管理效率较低。因此，石油企业应进行组织结构创新，采取扁平化设置，做到管理层次分明、职能定位准确、管理权限清晰、责任重点明确。将专业化与集成化结合起来，精简组织机构，取消中间环节。先根据单项业务及其职责要求，定岗、定员，再根据业务联系紧密程度，定机构、定职责，把部门转换成具有明确服务对象的单元。

为了确保数字油田信息系统的高效运行，油田组织结构应作相应调整。

第一，设立数据中心，用以取代原来的信息中心或数据中心。要明确数据中心的战略地位，即数据中心不是技术服务部门，更重要的是一个业务部门，而是至少应和财务、生产和人力资源等职能部门平行的核心职能部门。为体现数据中心在油田架构中的地位和作用，应相应设立油田数字化委员会和 CIO。

第二，实行扁平化管理。数字油田系统要求将油田业务统一规范到一个操作平台上，消除部门之间信息传递的滞后。对于需要多部门协作完成的业务，要打破业务部门之间的独立操作界限，实现信息共享。油田可通过源头数据单点录入，各专业部门共享数据库，打破传统的强调垂直分工式组织和注重部门结果的工作模式。同时，设计横向跨部门功能、且注重最终结果的工作流程，使各部门之间的横向互动加强，组织趋于扁平化管理。

3.管理模式创新

数字油田能否取得成功，不仅需要 IT技术的支持，同时也需要先进的管理模式作保障。在一定意义上，数字油田不仅是技术上的改进，更是一场管理变革。建立与数字油田相适应的管理方式也是数字化油田建设的重要内容。经营模式的创新内容包括： ①管理模式的科学化、规范化和电子化。科学化、规范化和电子化管理是数字油田系统实施的基础，可保证管理者更加规范和有效地管理本业务部门的业务操作。 ②建立统一的内部控制机制，通过统一平台进行操作和协调，确保各项控制的程序化和规范化，使信息流在油田内部自上而下、自下而上、横向之间以及企业与外界进行有效的控制与传递。

4.管理观念创新

数字油田是传统油田的一次管理革命，会对油田企业原有的管理思想与管理模式产生冲击，涉及企业的各个层面，包括管理、体制、机构和人的观念及利益等多方面的因素。企业在建设数字油田的过程中，一方面要加强油田企业高层领导的作用，实施 “一把手 ”工程；另一方面，还必须改变中、基层管理者乃至所有员工的思维方式和行为方式。油田要对管理者和员工进行系统培训，学习数字油田先进的理念和管理思想，将数字油田系统中所包含的管理思想融入油田的日常生产经营管理过程之中。

8.5　数字油田管理未来趋势

数字油田的前景十分广阔。相对于国际大石油公司，我国的数字油田建设还有相当的距离。国际大石油公司信息化发展普遍经历了四个阶段：数据集成、专业集成、部门集成和企业间集成。根据诺兰模型，结合我国国情，可以将石油企业信息化过程划分为六个阶段，如表８.２所示。

表 8.2　信息化过程阶段（诺兰模型）

阶段特　　点

一手工作业自动化计算机作为业务部门代替手工作业的工具，完成数据采集、报表打印、数据传递等功能

二职能部门信息化信息系统在业务部门得到应用并发挥作用，如财务管理、进销存管理等三信息资源整合建立统一的数据标准，通过信息资源的整合，实现企业的纵向业务管控四企业流程重组利用信息系统横向整合业务流程，帮助企业实现扁平化管理五决策支持流程优化利用信息手段充分挖掘业务能力，有效支持企业决策

六驱动业务模式创新新技术开发促进新的管理理念和管理手段，如整合外部供应链、开展电子商务等

对比分析各个阶段的特点，可以形成一个基本的判断，即我国大多数的石油企业信息化过程基本分布在第三、第四、第五阶段，虽然一些企业的组织结构已经能够有效地支撑现有的业务流程，但还是缺乏集成体系运作的机制。长远来看，我国石油企业要建成数字油田，还有很长的路要走，可谓任重而 道远。

诺兰模型是从管理的角度分析企业信息化过程的一般模型，用于分析油田企业的信息化阶段有一定的合理性。但相比之下，长安大学数字油田研究所关于数字油田发展阶段论的观点（见本书第４章）更为准确。根据该观点，数字油田的发展可分为初级发展阶段、数据正常化阶段以及智慧的油田三个阶段，目前我国多数数字油田尚处于数据正常化阶段。该观点指出，我国油田未来的发展趋势在于建设智慧的油田。在智慧的油田阶段，智慧从繁重的重复劳动中解放出来，用于解决技术和管理问题，无论是管理方法还是管理手段都会发生根本性改变。在这个意义上，数字油田三阶段之说不仅与诺兰模型殊途同归，而且更切合数字油田建设实际，更具指导意义。

8. 5. 1　企业架构及其在数字油田中的应用

数字油田的数字化建设是一项系统工程，需要循序渐进。信息化建设必然会牵动组织的变革，没有一个好的管理体制就无法构建出高效率的组织机构。要调整好组织机构，应首先进行管理体制的改革，二者是本源和派生的关系。但是由于我国的国情决定了目前的信息化组织只是在传统组织结构上的调整，故而变革并不彻底，只能是人员、机构的简单撤并、减少，而且这种调整很可能回潮，难以走出 “精简 —膨胀 —再精简 —再膨胀 ”的怪圈。

1.企业架构的内涵

所谓企业架构，包括英文企业语境里面的关键业务、信息、应用和技术战略的整体描述，是对于业务战略驱动的、由技术支撑的、随时间成长的工作流程的描述。它的愿景是一系列的目标和要求取得的成果。它的原则表达了组织的价值，并为决策指明了方向。

2.企业架构的优势

企业架构应用有助于业务改革和转型。业务改革和转型是因为企业架构提供了战略管理的新空间。架构本身就是运用集成业务知识而构建的，没有这个业务管理知识就没有这个架构。它本身就是一个业务管理集成性创新，你在做这件事的时候，这个过程就是集成性创新。架构提供了多层次、互关联的

业务结构和业务运作的描述，提供了可视化和数据化的管理实验平台。管理实验现在有一种尝试，就是通过架构设计、架构讨论来做管理实验，看看管理创新能不能推动下去，应该怎么做，为管理设计和管理变革提供了新的手段。

企业架构有利于大型复杂信息应用平台的顶层设计。数字油田建设十年过程当中遇到了一个瓶颈，尽管有了很详尽的软件工程、需求工程和信息工程等理论，但是仍然跳不出信息孤岛的怪圈。企业架构本身既是一种大型复杂应用系统经验的集大成者，同时又融入了很多管理类、行业类和领域类的专业知识，成为当今高难度信息应用系统设计的指导理论。在美军全球信息网格、网络中心站、国家级环保系统、地理信息系统、控制管制系统、医疗卫生系统、智能交通和反恐系统当中都能看到企业架构的身影。

企业架构有助于实现信息共享。信息数据是现代信息应用服务的中心，信息数据是信息化投资所能积累的最有价值的资产。信息资产的价值不是在硬件、软件，而是在数据上。企业架构里从各个层的角度分析了信息的价值，而且为信息共享提供了一个系统性的整体框架，为它的系统共享模式提供了设计指引。

企业架构有助于信息化投资管理。信息化建设投资在我国每年已达几十亿元人民币的规模，这个投资怎么管理？美国信息化投资管理是面向绩效的闭环管理，这个闭环管理是从业务战略出发，经过信息化架构、信息化投资、信息化实施，根据战略执行结果检查反馈，最后回到这里，其架构就是一个面向绩效的企业架构。

3.企业架构与数字油田组织结构演变

数字油田组织机构随着企业战略的改变而发生着角色转变，由服务角色转变为决策支持，继而是参与决策。数字油田的信息化最高战略目标就是信息系统可满足企业各个层次的需求，从简单的事务处理到支持高效管理层次的决策，企业真正地把计算机同整个管理过程结合起来，将组织内部、外部的资源充分地整合、利用，并辅助决策，真正实现了信息资源的管理，从而提升企业的实力。

在企业架构的理念之下，数字油田的组织结构经历了一个从信息中心到数据中心，最后到 “企业架构＋ CIO”的演变历程。其中，“企业架构＋ CIO”代表了数字油田未来的组织结构模式。也就是说，要从企业全局的角度审视与信 息化相关的业务、信息、技术和应用间的相互作用关系，以及这一关系对业务流程和功能的影响，而不是采用传统的 “项目导向 ”的方法。这种组织结构与传统油田形成了鲜明的对比。如图８.８所示。

图８.８　数字油田组织结构的转变历程

“企业架构＋ CIO”的结构模式可以有效地克服业务部门与信息服务部门之间、业务主管与信息主管之间、业务与信息技术之间的鸿沟，消除实现信息化目标的最大障碍。企业架构能够搭起业务与信息技术沟通的桥梁，保证能够在同一个平台上，用各方都能够理解的语言，描述出业务与信息技术之间的关联。

8. 5. 2　数字油田集成应用和协同管理

数字油田管理的另一个发展趋势是实现基于企业架构的集成应用和协同管理。即从数字油田整体出发，运用信息集成、信息共享和工作协同的理念和方法，构建数字油田协同管理系统平台。目前，不少数字油田已经开始尝试进行有关试验，但大规模的系统集成和协同管理尚未完全展开。我们有理由相信，它将在未来几年成为数字油田又一个趋势。

信息系统集成，就是通过功能集成、网络集成和软件界面集成等技术手段，将各个分离的设备、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效和便利的管理。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互联和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构，需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。

根据诺兰模型，我国油田企业信息化大致处于第三、第四、第五阶段，根 据长安大学数字油田研究所阶段论，我国油田企业处在数据正常化建设阶段。如何将现有的资源，如 ERP系统、 HR系统、 M ES系统、 CRM系统和信息安全系统等进行有效的整合应用成为目前的关键。随着众多应用系统的先后上线， “信息孤岛 ”的问题日益突出。由于各个业务系统上是相互独立的，所以相互之间很难做到连通和共享。例如， ERP和 HR系统中，人事和财务数据不能共享，需要两套系统生成两份表格，再用人工处理的方式来解决，导致系统的优势没有展现，相反还增加了不必要的工作量。

系统集成和协同管理的终极目标在于避免 “头痛医头、脚痛医脚 ”的开发模式，解决 “信息孤岛”、“应用孤岛 ”和 “资源孤岛 ”等问题。通过数据资源管理的集成，实现企业内部的纵向协同和企业间的协同应用，实现信息协同、业务协同和资源协同，充分发挥油田企业的核心竞争力。这不仅需要从信息技术上，而且需要在组织结构和管理模式等方面全面贯彻集成和协同的思想。

8.6　小　　结

本章在界定数字油田管理概念的基础上，分别就数字油田信息化战略、数字油田组织与管理机制以及数字油田管理创新等进行了分析讨论。现小结如下：

将油田的信息化或数字化上升到战略的高度来认识。随着信息技术的发展和应用的深入，信息技术对油田企业的影响日益增强。与此同时，油田企业的信息化战略成为与经营战略、财务战略、人力资源战略和研发战略等同等重要的职能战略。油田信息化战略及其包含的信息技术战略、信息资源战略、信息安全战略、信息组织战略和信息服务战略等子战略，不仅极大地改变了油田企业对信息价值的认识，也直接导致了企业信息主管这个管理角色的出现。建设数字油田，必须从信息化战略的高度认识其意义。仅仅将数字油田视为 IT技术的应用，或某一职能部门的具体工作是远远不够的。

建立适当的组织结构是数字油田管理的核心。数字油田组织结构的合理化，不仅包括数字油田的 IT部门内部的恰当配置，更重要的是从企业治理结构或制度设计的角度明确信息机构的地位和作用，具体地说，是要从企业架构或制度层面明确信息化过程中的资源投入、使用等方面的权责配置。据现有比较成功的数字油田的经验，其组织机构应由信息战略规划领导小组或委员会、信

息技术主管、 CIO办公室（或信息化战略办公室）和数据中心等组成。这种安排有利于信息或数字化部门参与油田的战略决策，以保证数字化战略得以顺利实施。

尽管我国不少油田的数字化进程取得了长足的进步，但和发达国家相比，我国油田的信息化或数字化建设尚有不小差距。因此，要真正建成数字化油田，还有相当长的路要走。在这个过程中，除了要继续增加在信息技术和资源的投入之外，相应的组织管理变革或创新也是十分必要的。油田管理者要不断地转变经营理念，创新管理模式，并结合油田的数字化或信息化战略开展必要的业务流程再造。

数字油田经济学

石油作为一种重要的战略资源和工业产品，对国民经济具有举足轻重的影响；而对于我国这样一个经济高速发展的大国，石油产量对国际石油市场影响甚大。数字油田的建设对我国原油的稳产高产以及经济建设与发展非常重要。

数字油田建设以来，为油田企业的快速发展做到了良好的技术支持。但是，数字油田建设的投入产出成为大家一直关注的热点。建立数字油田经济学，旨在解决数字油田建设经济性和效用问题。

9.1　数字油田经济学概述

9. 1. 1　数字油田经济学的概念

矿藏的开发，要讲究经济性，以实现少投入、多产出的目标，获得较高的采收率。对油田的开发者来说，注重油田开发的经济有效性就是要尽可能地延长油田的高产稳产期，使油田开采出更多的原油，在保持高投入产出比的同时获得良好的经济效益，但是实现这一目标并不容易。

油气资源深藏在地下，是一个隐藏的矿产实体。在油田开采的过程中，其内部油、气、水不断流动变化，要实现油田的有效开发，就要在开发过程中，不断调整措施，以提高采收率。还要不断改造油层，使它朝着有利方向发展。为实现有效的开发目标，需要有先进的采油工艺技术、先进的监测技术、先进的油层改造技术和先进的管理模式。对于各种石油勘探企业来说，要想在千百米甚至是更深的地下获得最好的认知，必须依赖大量的地下信息和高科技的虚拟现实等新技术。推进信息化、建设数字油田，不仅是油田适应外部环境变化、参与国际市场竞争的必然选择，也是油田增强企业核心竞争力的有效手段。

总的来说，数字油田是具备先进的认识方法和管理模式的新技术，能帮助企业实现油田的有效开发。信息技术的应用对于提高石油行业勘探开发、数据应用和经营管理水平具有革命性的意义。国外油气工业每年在 IT方面的投资超过１００亿美元，约占总收入的２％。我国石油行业也越来越依赖信息技术，在 IT上的投入和应用是逐年增加。然而，数字油田在我国提出和建设的１０余年间，一方面有学者积极倡导数字油田建设对于传统油田企业的经济有效性，另一方面又有部分学者提及 “IT生产率悖论”，甚至还有部分学者认为我国的油田公司走进了 “数字油田泥潭”，掉进了 “黑洞”，业界一时间不知何去何从。

基于这样的现实和学术背景，长安大学数字油田研究所展开了在数字油田领域的经济有效性研究。经济有效性，概括来讲，是指组织经营活动过程中获得一定数量和质量的产品和服务及其他成果时所耗费的资源最少，效率最高与效益最好。主要关注的是资源投入和使用过程中成本节约的水平和程度及资源使用的合理性。在数字油田研究领域的经济有效性，是指数字油田建设投入与产出的关系，以及利用数字油田技术在生产作业计划时要有利于油田企业的生产能力、缩短生产周期、降低生产成本、实现均衡生产、提高生产效率和经济效益。

经济学作为现代的一个独立学科，研究的主要对象是一个社会如何利用稀缺的资源生产有价值的物品和劳务，并将它们在不同的人中间进行分配。２００８年，长安大学数字油田研究所在研究数字油田中引入了经济学的概念，并列为一个重要研究对象分支研究，并首次在我国乃至世界范围内提出 “数字油田经济学 ”的概念。

9. 1. 2　数字油田经济学研究难点与问题

经济学的本质是输赢与均衡在公共空间里的概念，经常被引用的两个定义是下面两种形式。

经济学是研究人类行为的一门学科，它考察人们如何处理目的与具有多种用途的稀缺性手段之间的关系。　

经济学是研究个人、企业、政府以及其他组织如何在社会内进行选择，以及这些选择如何决定社会稀缺资源的使用的科学。

数字油田经济学是研究数字油田投入产出的科学，也是研究数字油田建设与发展规律的经济学科，其首要任务是利用有限的资源（人力资源、资金和油 气资源）尽可能持续地开发成社会所需求的油气商品并实现合理分配。

长安大学数字油田研究所经过论证，提出用数字油田经济学手段来帮助油田企业解决在实施数字油田建设过程中投资与效率、效益的无法量化难题。

1.数字油田建设经济分析的难题

在数字油田建设过程中，需要编制规划、计划，在编制规划、计划中总要进行经济评价。但是，数字油田建设遇到的最大的一个问题是投入与产出的比。

从油田企业的战略高度来看，数字油田的投资回报与战略实施是企业最为关注的话题。数字油田建设的高风险性要求油田企业在进行数字化投资决策之前，要进行合理的战略定位，综合论证项目技术上的先进性和可行性、财务上的实施可能性，以及应用方面的合理性和有效性。简单地说，一个油田区块是否有必要实施或者顺利实现数字化取决于该区块的油气蕴藏量、企业有无数字化准备以及可投入的资金规模和人力资源储备。

2.数字油田的选择行为难题

油田企业在实施数字化项目过程中，既是数字化产品的生产者，也是该产品的消费者。从数字油田的管理与控制层面看，如何保证整个系统的有效运营和管理，这是保证数字油田绩效实现的关键所在。有一种错误的认识，在一些油田的管理者眼中，数字油田建设项目投资，是增强企业竞争能力、提升企业价值的唯一道路。他们将数字油田系统看做一个魔术师的 “黑箱”，认为只要将大量资金投入，就会有好的东西奇迹般地出现。事实上，数字油田的 “黑箱 ”内暗藏着复杂的 “机关”，需要富有经验的管理者进行周密的计划和组织，在运营过程中进行有效管理与控制，否则不管在建设阶段投入多少资金，在应用与运行阶段实现成本的回收和效益都只能成为梦想。数字油田经济学就是要给决策者一个行为判断标准，即在 “给定条件 ”下，对既定的目标和既定的状况所作的准确判断。

3.数字油田的资源配置效率难题

根据对我国数字油田的长期观察与研究，长安大学数字油田研究所发现不少油田企业有与其国内外竞争对手一样或者是相似的系统、软件，所以单从技术的成熟性和先进性而言，大家的整体水平旗鼓相当。但是为什么会出现有些 企业的应用绩效偏低，或者说为什么就没有其他企业做得好呢？其原因就数字油田本身而言，它仅仅是个工具，并且这个工具并不是改善管理、业务流程和商业实践的万能工具。因此，和其他工具一样，数字油田必须通过有效的应用才能体现价值。要想让数字油田得到充分、有效的应用，并让信息系统绩效最优，一方面是信息技术和设备的先进性，更重要的另一方面则是向管理要效益。数字油田主要任务就是整合数据、整合信息和整合技术，在综合、整合的基础上，通过优化工程设计与实施，达到经济高效的油气田开发与生产。

数字油田的建设有着深刻的应用需求背景，富有明显的战略意义，其最终目的是支持石油企业自身的高效可持续发展。随着商品经济的发展和社会分工的深化，人类经济活动的内容越来越复杂、越来越丰富，专业化程度越来越细密；同时，各种经济活动之间、经济活动与其他社会活动之间相互依存、相互渗透的联系，也越来越紧密。适应这种情况，经济学的研究范围也越来越扩展。一方面，从带有高度概括性的理论经济学中不断分化出带有应用性的和独立的部门经济学、专业经济学等分支学科；另一方面，也出现了经济学科内部各个分支相互交叉的学科以及经济学科与其他社会科学乃至自然科学学科之间彼此联结的边缘学科。与此同时，随着经济学研究的深化，对分析的精确性的要求越来越高，出现了研究经济数量的分析和计量方法的经济学科。这些学科在一定的程度上也可以满足数字油田经济学的需要，从而数字油田经济学也会成为其重要的分支学科。

9. 1. 3　数字油田经济学研究的内容与对象

数字油田经济学的提出，离不开数字油田的实践，也离不开理论经济学的指导，同时它的发展反过来又丰富了理论经济学的内容，对数字油田的建设和管理起着指导的作用。

数字油田经济学研究的内容是数字油田建设投入与产出的关系，以及数字油田在油田企业主营业务中的经济性的作用和价值。

数字油田建设的目的是用数字化手段整体性地解决在油气资源勘探、开发、集输和管理中最大限度地利用信息资源的问题。数字油田建设从基础工程、数字工程、信息工程到知识、智慧的工程，是一个巨大的、开放的复杂大系统，是一个综合数据信息的系统工程。数字油田经济学作为研究数字油田投入产出 的科学和研究数字油田建设与发展规律的经济学科，其研究的内涵涉及所有与数字油田项目实施过程中相关的内容。由于数字油田经济学是最新建立的，我们还是要依据传统经济学学科内容来看看数字油田经济学研究的内容。与之有关的或者相近的学科主要包括以下六个方面。

以国民经济个别部门的经济活动为研究对象的经济学内容，如工业经济学、建筑经济学等。数字油田，归根结底是以油田为基础的工业信息化项目。工业中的经济学问题，主要体现在投入与产出之间的关系上。此外，工业经济学在数字油田的应用研究还包括：对长期目标、方针、措施进行规划的油气发展战略问题；对油气田生产活动和自然、社会之间关系协调上的产业环境问题；对企业的货币资源、劳动力资源、技术资源和信息资源的统筹问题等。数字油田的建设不仅是虚拟的信息建设，还有大量的实体建设工程，如数字井场建设等。在进行数字油田建筑的经济学研究时，首先要把整个项目建设本身视为一个大系统，其中的各类问题视为子系统，因为这些研究对象都是由若干相互联系的因素构成的有机整体。在对建筑群的建设规划过程中，必须着眼于未来，因为对建筑物内的生产管理活动，在数字油田的未来发展方针和技术政策，在研究数字油田的建筑活动时，除了要有足够的理论分析之外，还需要进行定量计算，以减少决策者的主观因素影响。

以涉及国民经济各部门且带有一定综合性的专业经济活动为研究对象的经济学内容，如计划经济学、劳动经济学等。数字油田促使油田企业管理模式发生根本性改变，而计划是管理的最高层级。计划经济学在数字油田建设中的运用，是通过研究以实现数字油田的建设生产和油田企业的需要全面协调和平衡，综合运用普遍存在的客观经济规律，合理预期未来企业自身和外部社会发展的目标、速度，实现油田企业在数字化建设中的人力、物力、财力的科学投入和合理分配。数字油田项目的实施不仅是生产力的优化，还包括生产关系的优化，这种优化包括劳动力与生产资料的结合方式优化、劳动的分工与协作形式优化和对劳动者个人分配形式优化等主要内容。这种生产关系中直接与劳动有关的研究内容构成了劳动经济学在数字油田研究中的重要命题。

以地区性经济活动为研究对象的经济学内容，如城市经济学、区域经济学等。传统的石油企业，由于多种因素，通常远离城市，即便地处城市的油田，也普遍存在着企业办社会现象，没有完全融入城市。由于数字油田的建设，

打破了传统的空间界限，员工可以在城市远程操作和管理生产设施。同时，借助于数字油田技术资源，可以极大地推动数字城市的建设，促进油田企业和城市的融合。一个依托数字油田的新型城市的产生、成长、融合及其整个发展过程中的经济关系是城市经济学的研究内容。数字油田的建设必然带来区域内信息产业的高速发展，重点在软件业、城市数字化产业和信息服务业等方面。新兴产业的大发展，必然打破传统区域内的自然资源属性、人口分布、交通布局、教育水平和技术素质等，对于该区域的原社会经济活动和生产过程产生较大的影响。区域经济学在数字油田中的应用研究可以帮助实现区域内的经济发展效果优化选择。

以国际间的经济活动为研究对象的经济学内容，如国际金融学、国际投资学等。数字油田在测定其经济效益时，一个很重要的指标是增产量，从增产到增收的中间指标是石油价格。我们知道，石油作为国际大宗商品，在国际市场上是以美元计价的，继国内油价与国际油价接轨后，人民币兑美元汇率和国际石油价格成为影响油田数字化项目收益的重要金融因素。例如，２００５年７月２１日人民币汇率改革以来，美元兑人民币汇率已累计升值超过２０％，也就是说，如果国际油价不变的话，国内油价应下跌大约２０％，这也会造成数字油田经济效益缩水大约２０％。国际投资是跨国公司等国际投资主体，将其拥有的货币资本或产业资本，通过跨国界流动和营运，以实现价值增值的经济行为。在实际的投资过程中，除了以实物资本形式表现的资本，如机器设备、商品等，也包括以无形资产形式表现的资本，如商标、专利、管理技术和生产诀窍等。其中，以管理技术为代表的软实力对我国油田企业的影响意义深远。

以企业经营管理活动为研究对象的经济学内容，如企业管理、会计学等。数字油田作为石油企业的一种现代基础设施，已成为石油企业重要的现代管理手段和方式。数字油田的管理从管理对象来分，可分为业务管理和行为管理。数字油田的业务管理更侧重于对企业的各种资源的管理，如财务、材料和产品等相关的管理；数字油田的行为管理则更侧重于对组织成员行为的管理，包括组织的设计、机制的变革、激励、工作计划、个人与团队的协作和文化等的管理。数字油田管理效率的提高，体现为投入产出比的优化，而这种优化的直接反应为企业的经营记录，这些基础信息为企业开展预测、决策、控制和分析提供了基础。

（６）数字油田经济学的研究内容还包括与非经济学科交叉联结的边缘经济 学科，如与人口学相交叉的人口经济学；与社会学相交叉的社会经济学；与自然地理学相交叉的经济地理学、国土经济学、资源经济学；与技术学相交叉的技术经济学等。

其实数字油田经济学更重要的是与信息技术、数字油田价值有很大的关系，如硬件投入、软件投入建设之后，所产生的效益与价值到底是多少，并通过研究给予量化评价。

总的来说，数字油田经济学就是指应用传统的经济学基本原理来研究数字油田本身及其涉及的各部门、各专业领域的经济活动和经济关系的规律性，或对该项目非经济活动领域进行经济效益、社会效益分析的一个经济学科，是研究数字油田投入产出的科学，也是研究数字油田建设与发展规律的经济学科，其属性是应用经济学的一个重要分支。

9.2　油田经济效益分析

数字油田的核心是利用 IT技术对作业现场数据进行采集、数据管理和数据应用，并以此为依据进行生产调整与控制，达到降低生产成本、加速资金流动、提升安全环保和提高油田采收率。

数字油田建设的终极目标应是能切实产生经济效益，延长油田的生命周期。荷兰皇家壳牌集团和欧洲最大的管理咨询公司凯捷（Capgemini）曾对壳牌旗下５０处应用了 “智能油田 ”的资产进行了评估，发现剔除其他技术、管理改革的促进作用，保守估计，“智能油田 ”在上个１０年为这５０处资产实现了５０亿美元的资产增值。而根据 IBM公司提供的数据，该公司的 “智能油田 ”解决方案单为一家客户可节约１４亿美元的成本，足见数字油田巨大的经济性。

9. 2. 1　效率、效果与效益的概念

1.效率

效率，本意是指有用功率对驱动功率的比值，在国民经济活动中，效率也引申出了多种含义。经济学中所讲的效率，一般指的是投入与产出之比，通俗地讲就是，在进行某个任务时，取得的成绩与所用时间、精力、金钱等的比值。 产出大于投入，就是正效率，产出小于投入，就是负效率。作为实施数字油田的主体，油田的第一属性是企业。企业的经营目标是追求经济效益最大化，这就要求油田企业在数字化的过程中必须把追求效率作为第一要务。

提高数字油田经济效率本质是追求投资行为的正效率值不断增大，其内涵主要包括两个方面。

充分、有效地使用现有资源，包括企业的内部资源和外部社会资源，以满足数字化建设的愿望和需要。

在给定投入和现有的技术条件下，资源浪费最小化，或对资源作出能带来最大可能性的满足程度的利用，实现配置效率的极大化。

鉴于人的欲望无限性和资源有限性之间的矛盾，就一项经济活动而言，最重要的事情是充分地挖掘现有资源并将有限的资源实现配置效率最大化。在经济学中我们这样来描述资源配置效率最大化，即在不会使其他人境况变坏的前提下，如果一项经济活动不再有可能增进任何人的经济福利，则该项经济活动就被认为是有效率的。从管理学角度来说，效率是指在特定时间内，组织的各种投入与产出之间的比率关系。效率与投入成反比，与产出成正比。

2.效果

效果是指由某种动因或原因所产生的结果、后果。对于经济活动而言，人们把经济活动中取得的有用成果同消耗的劳动量之间的比值称为经济效果。数字油田的经济效果可以定义为油田企业实施数字化项目所带来的货币成果收益与为此所付出的资源费用的差值。若用 B和 C分别表示货币形式的收入和为此而作的付出（成本），则经济效果可用公式表示为

R＝ B－C若 R＞０，则有效果；若 R＝０，则无效果；若 R＜０，则负效果。

经济活动能够长期存在并不断重复的重要前提之一是活动的经济效果是有效的。用财务的指标来衡量就是企业的现金流，特别是自由现金流必须是正值。只有符合这个条件，企业才能够生存下来并不断壮大，反之，不论这个企业曾经多么成功，必将在市场竞争中被淘汰。美国安然（Enron）公司是世界上最大的能源、商品和服务公司之一，曾名列枟财富枠杂志 “美国５００强”的第七名，自称全球领先企业。然而，２００１年１２月２日，安然公司突然向纽约破产法院申请破产保 护，该案成为美国历史上最大的破产案之一。在此之前，企业经营毫无征兆。事后，美国证券监管部门把自由现金流加列为衡量企业经营效果的重要指标。

3.效益

效益是一个十分广泛的问题。它既存在于生产领域，也存在于流通领域和消费领域；既存在于物质生产活动中，也存在于非物质生产活动中。经济效益，是通过商品和劳动的对外交换所取得的社会劳动节约，以尽量少的劳动耗费取得尽量多的经营成果，或者以同等的劳动耗费取得更多的经营成果。经济效益是对资金占用、成本支出与有用生产成果之间的比较。所谓经济效益好，就是资金占用少，成本支出少，有用成果多。

数字油田的经济效益，可以定义为油田数字化项目实施带来的成果与为此而付出的资源费用之差，即产出与投入，或所得与所费的比。数字油田经济效益若用公式表示则为

E＝ B／C若 E＞１，则有效益；若 E＝１，则无效益；若 E＜１，则负效益。

经济效果是经济效益的基础，经济效益必须以一定的经济效果作为前提，具体说来，要想取得经济效益（E＞１），就必须首先有一定的经济效果（R＞０，即产出必须大于投入）。

经济效果又不能等同于经济效益。经济效果是从生产建设的技术活动角度来考虑，把经济渗透到生产建设活动的技术中去。而经济效益不仅从生产建设角度来考察，还把经济分析渗入经济管理体制中去。例如，油田公司为保证输油管道的安全运行，需建立新型的２４小时全天候远程监控系统，这个系统属于数字油田的一部分。由于该系统的运用，大大减轻了人工巡检量，同时缩短了油压变化定位时间，我们说这个系统是有效果的。但是由于发现油压异常后，管理存在漏洞，处置不力，在这种情况下该系统是否能产生经济效益就值得商榷。所以我们说，研究经济效益的意义更加广泛。

以上是经济效益的狭义概念。但是，人们在实际工作中则更多地从广义角度去理解经济效益，认为经济效益是社会经济活动中取得的有用劳动成果与资金、劳动力及其他资源等的投入之间，即产出量与投入量之间的一种比较关系。经济效益作为一个重要的经济范畴，其含义在２０世纪８０年代初期经济学界的讨 论中，已经明确并达成共识。学者们将它定义为人们在经济实践活动中的劳动成果与劳动消耗（含占用）之比，或产出的经济成果与消耗的资源总量（包括人力资源、物力资源和财力资源）之比，亦可根据 “成果与消耗之比”、 “产出与投入之比”、 “所得与所费之比 ”把经济效益看做量的比较关系。经济效益的表示方法普遍采用除法形式及比率表示法。经济效益有宏观经济效益与微观经济效益之分。企业经济效益属微观经济效益，多用 “企业在生产经营活动中所取得的劳动成果与所耗费劳动或占用资金之比 ”来表示。在研究中，我们将较多地使用经济效益的广义概念。

据报道，长庆油田采油二厂对华池作业区进行了数字化整体改造。数字化优化改造减轻了员工劳动强度，提高了生产运行效率。该厂针对老油田点多、线长、面广，人员、设备、设施分散等问题，在简化地面工艺流程的基础上，注重数字化建设的规模性和完整性，先后对华池、城壕、南梁、温台４个作业区的５７座站库、４６２个井场、８６８口油井、４６６口水井及３８口水源井实施数字优化改造。华１３转建于１９９９年１１月，管理着１１个井组、３１口油井，日产液量２２９ m３／天，综合含水７２％，站内用工７人，主要承担着油井产液量收集、站内收球、双容积计量、加热及外输等工作，在对华１３转数字化改造中，配套了数字化增压撬集成装置和自动收球装置，远程控制端设在华１２转，不仅实现了站点无人值守，而且运行成本也从３７万元／年降低到２３万元／年。

在老油田地面工艺简化和数字化建设配套的基础上，该厂按照油田公司关于劳动组织架构扁平化改革的要求，优化岗位设置，建立起按照流程管理的扁平化组织架构，打破原有的作业区 —井区 —班组 —单井四级组织架构，取消井区设置，实行采油作业区、联合站共建，成立应急班，构建以采油作业区（联合站）、增压点（转油站）为井站一体化管理的基本生产单元。据统计，城壕、华池、南梁、温台４个作业区劳动组织改革前用工总量为２１１８人，实施新型劳动组织改革后，３２８人将脱离井站驻守，万吨用人由３２人降至２７人，下降１５.６％，综合单井用人由１.５人降至１.２人，下降２０％，年节约费用将达到２２１３.４万元。

通过对老油田采油作业区数字化整体改造，甩掉了运行能耗高、成本控制难度大、安全环保风险高三大 “包袱”，老油田生产组织和管理发生了翻天覆地的变化。因此，我们可以说，长庆油田采油二厂对华池作业区的数字化建设是既有效率又有效果，还产生了可观的效益。

9. 2. 2　数字油田的经济效益分析

从经济学的角度看，数字油田建设的终极目标，应是让油田实现资产增值。

1.数字油田效益分析

我国大庆油田在２００３年，首次提出了大庆油田数字油田建设经济效益分析，并引用蒙特卡洛模拟对项目量化评估。模拟计算结果显示，大庆数字油田建设的期望总体经济效益净现值（ETRNPV）为９０９亿元，期望总投资净现值（ETKNPV）为１０.１８亿元，期望净现值率（ETRNPVR）为８９.３。模拟结果还显示，数字油田建设最少可获得２９８亿元的净现值收入，最多可获得２０５１亿元的净现值收入，有５０％的概率能够获得８８７亿元以上的净现值收入，而获得９０９亿元（期望总体经济效益净现值）以上的可能性为４６％。这是一个初步的尝试性的研究，其可行性和真正经济效益性有待进一步的研究。

在王权的枟大庆油田有限责任公司数字油田模式与发展战略研究枠之后，又有更多专家、学者也致力于数字油田的经济效益研究。但是，由于其难度太大和各种政治与社会因素，很难获得较好的结果。

长安大学数字油田研究所研究认为，数字油田经济效益既有一般经济项目效益的共性，又有其自身的特性。数字油田经济效益的表现形式随着油田企业或组织机构的管理水平、企业信息化的类型、目标及其应用环境的不同而不同。

目前数字油田可能取得的经济效益主要可以从两个方面来实现。

（１）面向企业或组织机构的内部实体的管理。数字油田使企业的一系列经营活动及计划管理工作得到改进，从而提高生产率并为高级管理人员提供决策支持。

我们再以某公司对 “上游生产信息管理系统油藏子系统 ”报道为例。２００９年，“上游生产信息管理系统油藏子系统 ”在大港油田研究中心投入运行。该系统投入运行９个月来，塑造出一个有利于油藏管理运转的工作流程，体现出快捷、规范和低成本的特点。它实现了油藏管理要素的有效整合，形成强有力的工作流，具有自动调节和约束作用，大大提高了整体工作的效率和质量，从而迅速提高执行力。其效益显示在三个方面。

首先，信息在网上通过通知、文件、邮件、短信和论坛等各种形式实现了即时并行流转、在线审批报告、计划工作、查阅资料、管理资源、交流沟通， 打破了部门、职位壁垒，使油藏管理形成一支快速反应部队，所以大大提高了工作的便捷性。

其次，在系统里面，各种信息的传输是无障碍、无失真、无延迟的，领导者和员工能及时、直接得到对方思想，不再依靠个人沟通能力；各种资源、知识、文件和制度统一存档管理，杜绝丢失、泄密和混乱；员工责任明确，权限分明，具体事务落实到人，查有所依，消除暗箱操作；致力于核心事务的处理，让整个工作流程变得规范高效。

最后，系统实现了无纸化办公，节约纸张等大量办公用品的消耗，节省电话费，更节省人力、时间、精力和管理等各种无形成本，有利于将宝贵的资源用于油藏管理上。

（２）面向外部实体的信息服务。数字油田通过信息加工或生产信息产品为社会提供信息服务而获利，如信息咨询系统等，这方面的经济效益可以直接用市场价格来衡量。

由此可见，数字油田的建设不但给油田企业带来工作便利，改变油田企业的工作方式，还提高了经济效益，同时还带动了国家信息产业的发展。国内数字油田的基础是统一的网络平台，网络基础设施的建设、业务系统的开发和数据库的完备离不开对必要的软硬件的需求。从数字油田的投入来看，一方面是硬件设施的建设，另一方面是软件和信息服务的完善。所以说，数字油田建设直接拉动对硬件产品、软件开发、网络系统和信息服务的市场需求，并带动 IT教育与培训市场规模的扩大，对我国的经济增长作出直接贡献。

2.数字油田经济效益指标分析

通常，我们比较常用的经济效益分类指标主要有以下几种。

按获取时间划分可分为近期、中期、远期经济效益。在制定数字油田规划时，一般应将实施方案按先后顺序划分为近、中、远三个阶段，其划分年限一般根据企业规模、信息化复杂程度和实施难易程度等选择，同样也应相应描绘近、中、远期经济效益。例如，统计系统的实施，一年之内就可直接节省大量人工统计的成本，近期经济效益明显；而客户关系管理（customer relationship management，CRM）的实施，通过为客户提供全面服务、细分客户市场等获取经济效益，一般需要通过几年的连续运行以及客户反馈信息的累计

分析，才能证明有效获取经济效益，为中期经济效益；企业经营决策支持系统或数据挖掘，需要企业 CRM、企业资源计划（enterprise resource planning， ERP）等累积长期准确的企业运营数据，通过模型的建立、实证、修改等循环过程才能逐渐预测企业经营，并且科学支持企业经营决策。因此，一方面 ERP、 CRM等具有远期经济效益；另一方面，企业经营决策的决策支持系统（decision support system，DSS）也具有长远的经济效益。这也反映出数字油田的经济效益具有一定的滞后性。

直接经济效益和间接经济效益。一般来说，直接经济效益包括企业内部经济效益与直接受益部门、单位的经济效益的总和；间接经济效益则是指直接受益部门和企业自身经济效益以外的经济效益，多指对社会、环境和生态等的影响。

直接经济效益，如油田企业物资管理的信息化，压缩了库存、裁减了人员，于是就可以依据缩短时间的天数和库存物资的减少，以及裁减人员的工资等，定量地算出由此产生的增收节支额，计算出的结果就属于数字油田的直接经济效益。直接经济效益可以用不同的量化指标和计算方法加以体现。例如，据报道，胜利油田物资总库原有职工１３５人，平均每人的年均成本为５万元／年，胜利油田物流数字化平台的建设，将使职工人数减少到５０人左右，每年节约人工成本约４２５万元，同时使得每个职工的工作效率都有显著提高。其中，每年节约的人工成本约４２５万元就是直接经济效益。

间接经济效益主要是指提高管理水平、管理效率以及数字油田建设所引起的油田企业企业管理上的一系列变革等。例如，油田企业数字化建设可能带来下列间接经济效益：使管理人员决策及时、准确、更科学；使企业上下级的信息流通结构更趋合理；提高企业信誉与知名度，扩大影响力，增强竞争力等。我们知道，在我国乃至世界范围内有许多资源型城市，这些城市的形成和发展与这个区域的资源型企业存在着必然联系。以大庆为例，大庆作为世界闻名的石油城，其社会产业结构也是以石油、石油化工和石油机械为主。据报道，随着大庆石油产量递减，国家 “十一五 ”规划将大庆列为 “资源型城市经济转型 ”的试点城市，这在政策上为大庆实现可持续发展提供了新的机遇，但是转向哪里、怎么转仍然脱离不了大庆的传统优势产业。事实上，在大庆的社会经济转型过程中，就是以大庆油田的数字化为契机，以软件企业为数字油田服务为基础，拓展出具有大庆特色的服务外包基地。这个案例告诉我们，间接的经济效 益一般不能通过定量计算得到，具有一定的隐含性质和延迟性，但对于企业的管理以及企业的发展、壮大乃至社会的发展都具有不可估量的意义与作用，所以在评价数字油田建设的效益时，这部分效益应予以高度重视。

（３）有形经济效益和无形经济效益。有形经济效益是指可以用货币定量计算的经济效益，主要来源于成本的节约和减免。例如，油田的数字化以自动化手段代替部分人工信息加工过程，从而带来工资费用的节省和油田企业物资管理的信息化，缩短了供货周期。据报道，以长庆油田采油八厂的樊学作业区为例，这个２００９年８月建成的全数字化作业区，只有员工２６３名，却管理着５１７口油水井，年原油生产能力达３５万吨。而如果没有数字化工程，这个作业区，光油水井的看守就需要２５０多人，作业区总人数少说也要５００人。因为实施数字油田工程，樊学作业区总计节约了约２４０人的劳动成本，这就是数字油田的有形经济效益。

无形经济效益是指难以定量计算，不能直接用货币来体现的效益，主要指企业、组织机构的各种行为的有效性的增强。例如，油田企业数字化项目完成后，企业或组织机构能够获得更多、更及时和更准确的信息，使企业的组织计划加强，经营更具灵活性，加强了决策手段等。间接经济效益是一种带根本性的效益，由于其难以定量计算，具有一定的隐含性，一般需要比较长的时间才能反映出来，所以在评价油田企业数字化项目建设的经济效益时，这部分效益应予以高度重视。无形效益相对应的指标一般属于定性研究的范畴，可称之为定性指标。

9. 2. 3　数字油田的经济效益评价方法

数字油田是一项超大规模的信息化建设工程，所受的各类影响因素极多，并且极其复杂，致使经济效益和风险分析较为困难。对信息化建设项目，特别是大型信息化建设项目，尚无成熟的方法进行经济评价和风险分析。

数字油田进行经济效益评价的重点在于能较为客观和准确地确定数字化成本和收益。对传统项目的评价方法一般侧重从一个角度出发去分析经济效益。由于油田数字化的特殊作用，传统评价方法往往不能给出一个满意的评价结果。数字油田的经济效益评价问题实际上是一个多属决策问题，一般说来，我们可以将多维空间的信息通过某种规则压缩到一维空间上，从而进行项目的优劣比较。要让油田企业的数字化价值显现出来，我们需要一种合理的评估方法。这种方法，有助于把数字化建设给企业带来的经济效益识别出来。对于其他行业的信息化项目 经济效益评价或预测，世界各国采用了多种方法，从各个角度进行研究。例如，日本企业曾运用第三利润的概念评价 MIS经济效益；原苏联把投资经济效益系数作为衡量信息化项目经济效益的基本指标，认为其效益主要来自项目运行后的企业利润增加额；美国企业则注重于劳动力费用的节省，采用传统的项目评价方法，即利润成本比和投资回收期指标来计算信息化项目的经济效益。

目前可以用到的数字油田经济效益评价方法分为专家评价法、经济模型法、运筹学方法、其他数学方法和组合评价法等五大类，每一大类中又可细分成多种方法。我国现已进行的数字油田经济效益评价也大多采用这些方法。在实际应用过程中多采用组合评价的方法对不同阶段、不同类型企业的不同方案采用不同的评价方法。按评价方法所涉及的学科领域，可以把目前常用的经济评价方法分为专家评价法、经济模型法、法、组合模型方法和运筹学方法等几个大类，由于篇幅所限，在这里不再赘述。

9.3　数字油田投入与产出评价方法

9. 3. 1　基于非财务角度的评价

数字油田项目的成本评价主要包括两个大类：一类是一次性投入成本，主要包括采购的成本和部署的成本等；另一类是数字化项目上线开始运行以后的持续投入成本，主要包括运行的成本、维护的成本和变动的成本等。

数字油田项目的收益评价也可以分为两个大类：一个是数字化收益，即数字化项目直接产生的部门效益；另一个是业务收益，即面向员工、面向客户、面向供应商和面向合作伙伴的业务流程的效率提高情况能够产生的工作效益。这些都是在衡量数字油田的价值时要充分考虑的。相对于数字油田的成本评价来说，数字油田的收益评价更为复杂。我们习惯使用的财务指标在很多情况下只看到一个表象结果，没有办法表述其根源，也很难表示当前的企业运营情况。而且决定财务指标的因素是多元化的，如原油市场的情况好，财务指标最终收益就会大大增长，这种增长可能是价格性的因素，也可能是非价格性因素，而且很可能它并不是因为油田数字化直接带来的。所以，单纯的财务指标没有办法把信息化投资的效益很完整地描述出来。非财务的指标有很多方法。美国学 者帕尔提出信息化的经济评价中可以使用一些非财务指标，这些指标可以用来强化回报率。在数字油田的经济评价过程中，我们也可以参照这种方法，对于有些 “产出 ”无法用财务指标计算出来的，我们可以用一些参数，也可以用一些和财务指标相关的参数转换成财务指标，利用价值的关联，计算信息化对其他部门的贡献。例如，油田地质的数字化信息资产价值描述和原油损耗率降低等，这些都是通过信息化给企业所带来的价值。

大庆油田王权在枟对大型国有企业信息化建设的思考枠一文中表示，信息化总体效益来自于两个方面，即经济效益和社会效益，可用下列公式表示： TR＝ ER＋ SR（９.１）式中， TR为信息化总体效益； ER为经济效益； SR为社会效益。经济效益由显性效益（直接效益）和隐性效益（间接效益）组成，即 ER＝ DER＋ IER（９.２）

式中， ER为经济效益； DER为显性效益； IER为隐性效益。显性效益可以由收入减去成本得出，隐性效益可以由显性效益推断。有研究显示隐性效益占总体经济效益的９０％，也就是说，隐性效益是显性

效益的９倍。设隐性效益占总体经济效益的比例为 k１，那么 IER＝ k１ ER（９.３）将式（９.３）代入式（９.２），得 ER＝ DER／（１－k１）（９.４）至此，信息化经济效益的简单测算方法已经给出。在实际测算中， k１不一

定取９０％，可以适当调整，可用德尔菲法（专家评分法）得到。为了在决策中容易应用，社会效益也应该是定量的，而且也应该折算成货币值。我们首先作一个假定：本地区信息产业的总产值可认为是信息产业对本地区贡

献的社会效益。那么本地区信息产业的总产值与本地区信息化建设总投入的比值可以作为某个信息化建设项目社会效益和本项目投入比例的参考值，那么，下式成立：

SR／TC＝ IGDP／ITC（９.５）式中， TC为本项目的总投资； IGDP为本地区信息产业总产值； ITC为本地区信息化建设的总投入。

设

k２＝ IGDP／ITC（９.６）

代入式（９.５）得 SR＝ k２ TC（９.７）

至此，信息化社会效益的理论测算方法似乎已经给出。但在实际测算中，仍然有很多关键点制约我们对这种方法的应用。例如，我们使用的德尔菲法确定的若干系数是否能够真实反映客观现实以及地区的信息化建设投入和产出的有效衡量问题。

9. 3. 2　基于财务角度的评价

要做到对数字油田建设绩效的客观量化，就必须要界定清楚数字油田的投资成本和经济效益的产出，并在充分考虑货币时间价值的基础上，对数字油田建设的投入和产出进行量化分析。如图９.１所示，数字油田的成本构成按其发生的时间顺序包括项目初期成本和项目运营成本。

图９.１　数字油田的成本构成示意图

从经济效益的角度来讲，数字油田的建设目标用价格（P）衡量是 P（TK）＜ P（TC＋ TI）

P（TC＋ TI）／ P（TK）＝ M AX（i）式中， TK为总投资额； TC为节约的总成本； TI为增加的总收入； M AX（i）为投资绩效最大化。

1.数字油田投入成本的确定

数字油田的建设成本由两个部分构成，它们分别是数字油田建设的项目初期成本和数字油田的项目运营成本。

数字油田建设的项目初期成本是指在油田数字化过程中所发生的成本，主要包括系统购买成本、系统实践成本、人员培训成本和组织适应成本。

数字油田的项目运营成本。数字油田的项目运营成本是指数字化油田建成后发生的成本，主要包括系统维护成本、日常使用成本、升级成本和用户锁定机会成本等。

2.数字油田产出的确定

数字油田产出的确定，相对来讲比较复杂。从财务的角度说，包括有形的货币收入增加和支出节约与无形的资产和企业核心竞争力提升。从数字油田的角度说，应包括数据转化为信息，信息转化为资源，并以此提升探明储量和产量兑现的价值等。

１）货币收入增加和货币支出节约

由于油田数字化工程提高采收率带来的货币收入增加。例如，壳牌在挪威海上 Draugen油田项目中，利用数字油田技术，采油工程队在２００１年至２００４年期间确定的油井不仅实现了防水，油田的目标采收率也从最初的５０％提升到７３％。显然，采收率的提升使得壳牌该项目的货币收入直接增加４６％。

由于油田数字化工程，油气采集、流通等环节的管理水平提高，带来的货币收入增加或货币支出的节约。据报道，新疆油田油气储运公司自动采集生产数据于２００８年３月１６日正式导入生产调度指挥系统，自动采集生产数据成功导入生产指挥系统，彻底改变了油气储运公司以人工录入收集数据的方式，进一步减少了调度员的工作量，有效地节约了调度成本。

油田数字化工程，降低了单位产能的劳动力密集度和出采油现场的次数，节约了货币支出。例如，据报道，长庆油田借助 “数字化 ”有效地控制了劳动力密集度。长庆油田从年产量１０００万吨增长到３０００万吨，产量增长了２倍，而员工人数一直保持在７万人没有变。据报道，未来长庆油田产量增加到５０００万吨时，人员仍要保持在７万人左右。目前，长庆油田的人均年产量是４２０多吨，是中国陆上油田的最高纪录，如果到５０００万吨时，这一纪录将是７１０余吨，达到世界石油界的先进水平。

（４）油田数字化工程，提高了车辆、机械的调配效率，节约了货币支出。例 如，长庆油田数字化指挥系统可以实时监控整个长庆油气的生产情况，细到每一口油井、每一个储油罐，甚至油田７８２３辆车目前行驶在哪里，行驶速度多少。

２）信息化资产

数字化地质信息是国家重要的战略资产，是数字中国的重要构成部分。油田的数字化地质信息，具有长期的使用价值，其寿命远远超过油田本身。传统的历史成本法、重置成本法不适用于信息资产价值的计量，对于数字油田的信息化资产估值应采用超额收益折现法。

３）企业核心竞争力的提升

加入世界贸易组织后，我国的石油产业面临的不仅是国内竞争，还有更为复杂的国际竞争。我国石油产业的国际竞争力取决于油田企业的国际竞争力，要提升我国石油产业的国际竞争力，必须首先从提升油田企业国际竞争力入手。油田数字化工程，极大地提高了石油企业的核心竞争力。核心竞争力的提升提高了数字化企业的行业排名，并带来资本市场上的股票升值。

3.影响评价结论的其他因素

1）油田的储量

世界石油工业已有１５０年的历史，石油已与人类文明紧密相连，是一种不可再生资源，而石油储量是一个油区是否值得数字化或者说数字化后能否产生经济效益的基础。严格地讲，石油企业通过建设数字油田应符合这样的不等式：

数字油田带来的单位产量利润增加值 ×油田可开采储量 ≥数字油田建设成本

显然，对于高储量、高产量的油田，一是适合数字油田建设，二是数字油田建设的经济效益显著。

２）油田的采收率

油气田最终的可采储量与原始地质储量的比值称为采收率。影响采收率的因素很多，总体而言，数字油田建设有助于提高油田采收率。但是，如果油田企业实施数字化项目之前的油田采收率已经很高，那么借助于数字化工程进一

步提高采收率的空间就较小，因而会降低数字化实施绩效。目前，世界先进国家采收率已达到５０％，比国内的平均水平高１６个百分点左右。从这个角度来看，国内石油企业的 “数字化 ”潜质较高。

３）国际原油价格

数字油田的绩效评价最终体现为货币形式。影响这个结论的关键性因素除产量之外就是国际原油价格。当前国际能源市场对能源危机的心理预期已十分脆弱，每有突发性事件出现，都会被成倍放大，导致能源价格的剧烈动荡。近年与能源危机相关的突发性事件大致包括： ①主要产油国国内政局动荡。目前最应关注的事件是利比亚发生的内战。据石油监督机构 ———国际能源机构（International Energy Agency， IEA）称，利比亚的石油产量已从此次危机前的每日１５８万桶降至极低的水平。在２０１１年３月份利比亚事态升级，直接导致全球油价基准 ———洲际交易所４月份交割的布伦特（Brent）原油期货价格收至每桶１１５.７５美元，日内涨幅达１.６％；而在纽约，纽约商品交易所（Nymex）西得克萨斯中质原油期货价格也上涨了１.９％，至每桶１０３.０３美元。 ②国际政治、军事冲突升级。例如，１９７３年１０月第四次中东战争爆发，为打击以色列及其支持者，石油输出国组织的阿拉伯成员国当年１２月宣布收回石油标价权，并将原油价格从每桶３.０１１美元提高到１０.６５１美元，使油价猛然上涨了两倍多。 ③重大自然灾害。例如，日本地震后引发的国际原油价格波动。日本“３ ·１１”地震后，由于日本本土炼油设施和工厂受损严重，初期国际油价大幅受挫，３月１５日纽约市场４月份交付的得克萨斯中质油在上午的交易中一度跌破每桶９９美元；而在后期由于日本核电设施受损严重及灾后重建需求，又一路推高国际油价。

４）数字油田的经济效益评价

在油田公司内部，油田数字化的最终成果应体现为原油产量的增量，但对于市场而言，油田数字化的最终成果要用货币来表示。我们选择的评价体系选用动态指标 ———净现值（NPV）作为基本的评价指标，并在此基础上计算期望净现值（ENPV）和期望净现值率（ENPVR）。

第一，增加总收入的计算。

计算各年原油销售收入： Sn＝ rc PQnX n　（ n＝１，２，⋯，N）

确定年增加收入： In＝ Sn［（１＋ ir）n－１］ is　（ n＝１，２，⋯，N）

计算各年增加收入现值： INPVn＝ In／（１＋ i０）n　（ n＝１，２，⋯，N）

确定增加总收入净现值：

TINPV＝∑ INPVn　（ n＝１，２，⋯，N） 第二，节约总成本的计算。

确定各年份的原油产量： Qn＝ Q０（１－qn）nX n　（ n＝１，２，⋯，N）

计算各年份节约成本： Cn＝ QnC０［１－（１－ic）n］is　（ n＝１，２，⋯，N）

计算各年节约成本的现值： CNPVn＝ Cn／（１＋ i０）n　（ n＝１，２，⋯，N）

（４）确定节约总成本的净现值： TCNPV＝∑ CNPVn　（ n＝１，２，⋯，N）式中， Q为原油产量； i为年份编号； C为成本； ic为成本年均削减率； is为数字油田效用系数；S为原油销售收入； rc为油气商品率； P为销售价格； Xn为工程进度系数； ir为年收入增长率。我们在评价数字油田经济效益的过程中创造性的采用工程进度系数，使用这个参数的主要原因是数字油田的建设周期长、投资数额巨大，而且还具有边建设边产出的特点。如果采用传统的工程经济评价方法，势必造成评价的误差过大，影响经济评价的有效性。第三，由节约总成本净现值、增加总收入净现值和总投资净现值可以得到数字油田建设的总体经济效益净现值，即 TRNPV＝ TCNPV＋ TINPV－TKNPV

以某采油厂井区集输管网数字化项目为例。管道是油气输运的重要条件，据调查，每年都会因为管道泄漏、堵塞等事故造成严重的损失，因此，油田企 业十分重视对大长管线的检测和数字化管理。但由于井区集输管网管径小、地埋浅，从井口到外输接口输油量小，不太引起人们的重视。其实，井区管网密布，作业队伍多，造成不易发现的小渗、小漏很多，损失也很大，长安大学数字油田研究所把其定义为 “前方一公里 ”问题。它是数字油田建设的一个重要组成部分，它的建设使数字井场建设的内容更加丰富；它的建设可实现节能减排，减少工程技术人员劳动强度，提高工作效率和效益；它的建设减少井区管网渗漏，其实就是增产增油。以下是我们参与某厂井区集输管网数字化建设项目的工程案例，据该厂投资建设后的效益测算，该系统投入使用后，在降低运行成本方面具有突出的表现：站内检修岗可压缩２人，站外检修岗可压缩３人，联合站可压缩６人，其他相关岗位的工种人数也有明显减少，用工总量得到明显缩减。全厂建设完可以节约人工费８００万元／年，可以减少损失收益在１０００万元／年以上。该厂井区管网数字化项目直接经济收益估算如表９.１所示。

表 9.1　某采油厂集输管网数字化效益估算表

经济效益评价项目１２３４评价期／年５６７８９１０

节约成本年节约成本／万元T NPVC i／万元００００８００６３８８００１２０８８００１７１７８００２１７１８００２５７６８００２９３８８００３２６１８００ ３５４９

减损增加收入直接经济效益年减损增收／万元T NPVIi／万元T RNPV i／万元００００００１０００７９７１４３５９００１４３７２６４５８１０１９５１３６６８７２９２３６４４５３５６５６２６９６５２７２５９０２９６３５９０１５３１３１７８６４３９４７８ ３３５１６９００

　　注： ①固定参数：年节约人工成本为８００万元；年减损收益为１０００万元；项目建设周期为两年。

②假设变量：原油年产量变化率为－１０％；折现率为１２％；项目评价周期为十年。

如图９.２所示，该采油厂集输管网数字化项目运行十年的累积直接经济总收益现值为６９００万元。总收益曲线斜率逐年降低，说明该项目所能带来的直接经济收益存在极限边界，其内在原因是任何采油区块都存在自然递减这一客观现实。假如我们设定该项目的投资回收期为五年，两年投资期内按年等额投资，则项目预算现值上限为３６６８万元，单年投资额为１９３８万元；若项目投资回收期设定为十年，其他条件不变，则该项目预算现值上限为６９００万元，单年投资额为３６４５万元。可见，井区数字化管理建设的直接经济效益很好。数字油田建设的经济性价值很高。

图９.２　某采油厂集输管网数字化项目示意图

9.4　数字油田绩效的对比评价

数字油田的建设不仅仅是企业内部问题，更是一个超出企业个体的社会问题。这是由数字油田建设的一切资源耗费都是来自于社会供给决定的。在借鉴、学习其他行业信息化绩效评价的基础上，寻求一套兼顾效果与效率的数字油田建设经验和方法是我们对数字油田绩效对比评价的初衷。

9. 4. 1　 BSC的概念

由于基于财务角度的评测过度依赖财务指标，而财务指标中的某些指标具有一定的滞后性，他们只能说明油田企业过去的行动取得了哪些效果，至于业务的一些关键因素是否得到有效改善，以及企业朝着战略目标迈进了多少步，仍然无从知晓。平衡计分卡，改变了财务指标一统天下和绩效测评指标极端失衡的状况。在财务指标的基础上又引入了客户、内部流程和学习与成长这三个方面的指标，这些新指标衡量的正是企业良好业绩的驱动力。这四个指标合起来，构成了内部与外部、结果与驱动因素、长期与短期和定性与定量等多种平衡，从而为企业的绩效评测管理提供了立体、前瞻的评测依据。

１９９３年美孚石油美国营销及炼油事业部引入平衡计分卡（the balanced score card， BSC），帮助埃克森美孚从一个高度中央集权的、以生产为导向的石油公司转变为一个分散的、以客户为导向的组织，产生的结果是迅速和富有戏剧性的。１９９５年，美孚的行业利润率从最后一名跃居第一名，并连续四年保持 了这个地位（１９９５～１９９８年）。不良现金流发生了戏剧性转变，投资回报率位居同行业榜首。

２００８年中石油华北油田引入平衡计分卡，以帮助油田改善管理，提供集团公司的战略执行力，加速信息化油田建设。平衡计分卡明确地说明了战略的重点，并为在战略与预算间建立联系提供了构架。１年内，其执行力，利润等分别增长了１２％。华北油田也成为目前中石油系统里面管理比较卓越的一家集团企业。

9. 4. 2　评价指标体系的构建

平衡记分卡在指标内容上实现了财务指标和非财务指标的统一，在绩效评价上实现了长期评价和短期评价的统一，它不仅是已取得成果的记录，也是预期结果的显示。因此，以平衡记分卡为准则建立的数字油田绩效评价指标体系具有较好的适应性。

为使数字油田以平衡记分卡为准则建立的指标体系满足科学性和实用性，其指标体系应该遵循以下原则：全面性、可操作性、与企业的战略相关联、结果型和驱动型的指标有机结合。基于以上原则，通过对企业的实地访谈（field interview）、相关专家的多次咨询和相关文献研究，最后建立数字油田的绩效评价指标体系。

表 9.2　基于 BSC的数字油田绩效综合评价指标体系

目标层准则层指标层

数字油田绩效财务维度（X１）

客户维度（X２）

内部流程维度（X３）

学习和成长维度（X４）

净资产收益增长率（X１１）成本降低率（X１２）销售收入增长率（X１３）商品油市场占有增长率（X２１）新客户的保持程度（X２２）商品油集输效率（X２３）库存周转率（X３１）资金周转率（X３２）新区块开发时间（X３３）员工满意程度（X４１）知识共享能力（X４２）

平衡记分卡的四个维度不是相互孤立的，而是有着内在的联系。财务指标是油田企业最终的追求和目标；而要提高油田企业的利润水平，必须以客户为中心，满足客户需求，提高客户满意度；而要满足客户，必须提高企业的内部流程运作效率；提高企业内部的运作效率的前提是企业与员工的学习和成长。四个维度构成一个循环，它们之间存在着相互依存的因果关系链。如图９.３所示。

图９.３　平衡记分卡四个维度之间的因果关系

9. 4. 3　指标权重的网络层次分析

层次分析法（analytical hierarchy process， AHP）是将系统划分为层次，只考虑一层次元素对下一层次的支配和影响，同时假设同一层次的元素之间是相互独立的，不存在相互依存的关系。

网络层次分析法（analytical network process， ANP）的特点是，在层次分析法的基础上，考虑到了各元素或相邻层次之间的相互影响，系统内的元素关系用类似网络结构表示，不再是简单的递阶层次结构，利用 “超矩阵 ”对各相互作用及相互影响的因素进行综合分析得出其混合权重。

从以上分析可以看出，传统的 AHP只是 ANP的一个特殊形式。我们要建立的数字油田绩效的综合评价指标体系之间存在因果关系链，因此，宜采用 ANP方法确定指标的权重。

1. ANP模型构建

应用 ANP方法构建网络层次结构，是指将系统元素划分为两大部分，第一部分称为控制因素层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，而且只受目标元素分配。控制层次就是一个典型的 AHP递阶层

次，所有的准则彼此独立，每个准则的权重均可用传统 AHP方法获得。第二部分为网络层，是由所有受控制层支配的元素组成的，其内部是相互影响的网络结构。

根据前面对指标间因果关系链的分析，构造出本文的 ANP的结构模型（图９.４）。在这个模型中，控制层只有一个总目标 ———企业信息化绩效，而没有评价准则，所以企业信息化绩效既是评价目标又是判断准则，所有元素都根据企业信息化绩效为判断准则进行两两比较。

图９.４　数字油田的绩效评价 ANP模型

如图９.４所示，在网络层中建立的 ANP模型共有４个元素集，分别是财务维度集、客户维度集、内部流程维度集、学习和成长维度集。每个元素集中都还有不同的指标元素，总共有１１个。

2. ANP方法指标权重计算

设 ANP中控制层元素为 p１， p２，⋯， pm，网络层元素集有 C１， C２，⋯， CN，其中 Cj有元素 ej１， ej２，⋯， ejn。在每一控制准则下，应用两两比较的方法进行判断来构建无权重超矩阵 Wi，即以准则 Ps（s＝１，２，⋯， m）作为主准

则，以某一元素集 Cj中的元素 ejl（l＝１，２，⋯， n）作为次准则，按照元素 ejl元素集 Cj中各元素的影响程度构造判断矩阵，并求得归一化特征向量。

依次将 Cj中的各元素作为子准则，将元素集 Cj与元素组 Ci中的元素两两比较，构造各自的判断矩阵，最后将各判断矩阵的归一化特征向量汇总到一个矩阵 W ij中，则 W ij就表示元素集 Ci中的元素与元素集 Cj的元素之间的影响关系。同样，以其他准则为主准则，依次将各元素集元素之间的内外关系比较，最终可以获得无权重超矩阵 Ws。

依据给定准则对元素集进行两两比较，由此可以获得在某一准则下的反映元素集间关系的权重矩阵 As。以权重矩阵 As乘以无权重超矩阵 Ws得到权重超矩阵 W。

在网络层次分析中，为了反映各元素之间的依存关系，权重超矩阵需要作稳定处理，即计算极限相对排序向量。如果这个极限只收敛，而且唯一，则权重矩阵 W中每一列数值是在 Ps下网络层元素对该列对应元素的极限相对排序。考虑到计算的复杂性，可以应用 ANP的专门软件 SD（Super Decision）求解各元素的相对权重。

L表示所有指标的权重集合， li（i＝１，２，⋯，１１）表示第 i个指标的权重

值， L＝（l１， l２，⋯， l１１）且 ∑１１li＝１。

i

3.模糊指标的处理

在表９.２中，可以看到建立基于 BSC的数字油田绩效综合评价指标体系中，有些指标难以精确度量，其定量计算比较困难，如 X２２、 X４１和 X４２。其余的指标都可以精确度量。我们计划引入模糊数学和数据包络法的方法来对这些模糊评价指标进行研究。

DEA方法是根据多指标投入和多指标产出对相同类型的单位进行相对有效性评价的一种方法，其评价的依据是决策单元的输入和输出数据，无需对指标进行无量纲化处理。

我们先假设：

A＝｛ a１， a２， a３，⋯， an｝作为评价的油田企业集， n为评价企业的个数。

H＝｛h１， h２， h３，⋯， hk｝作为模糊评价指标集， k为模糊指标个数。我

们假设 k＝３。 G＝｛ g１， g２， g３，⋯， gt｝作为评价级度集， t为评价级度个数。我们可以设定评级度集为｛很好，好，一般，差，很差｝，那么这里的 t＝５。则每一个模糊指标都有模糊关系矩阵 Rk（k＝１，２，３），即

Rk１

Rk＝ Rk２＝ …

Rkn

rk１１ rk１２ ⋯ rk１ t rk２１ rk２２ ⋯ rk２ t

… …　…

rkn１ rkn２⋯ rknt

矩阵 Rk为评价企业集与某一模糊指标 hk（k＝１，２，３）的评价矩阵。其中， rkit表示针对模糊指标 hk，第 i（i＝１，２，⋯， n）个评价的油田企业对应 G中级度 gt（t＝１，２，⋯，５）的隶属关系。

我们选用美国得克萨斯大学教授 A. Charnes等著的枟决策单元的有效性度量枠一文中提出的数据包络分析方法，即 DEA的 C２ R模型： min　　［θ－ε（ e ∧ T S－＋ eT S＋）］＝ VD

n

s. t.　　 ∑ Xj λj＋ S－＝θ Xj

j＝１ ０

C２ R  　　　　　 yj λj－S＋＝ Yj

０

　　　　　λ j≥ ε　 e ∧ T，j＝１，２，⋯，n　　　　　 S＋≥０，　 S－≥０

通过上述 DEA模型和模糊关系矩阵 Rk（k＝１，２，３），用 “很好，好”的隶属度作为系统的输出，“一般，差，很差 ”作为系统的输入。用 Matlab求解出每一个评价企业在第 k个模糊评价指标的相对有效性值（０～１即的数值）。我们共设定三个模糊指标，经过三次上述计算，从而可以构造出隶属度矩阵 D即

d１１ d１２ d１３

D＝ d２１ d２２ d２３

d３１ d３２ d３３式中， dij为第 i（i＝１，２，⋯， n）个评价企业对第 j（ j＝１，２，３）个模糊指标的隶属度，其具体数值用上述 DEA模型求得的相对有效性值代替。

9. 4. 4　数字油田的对比评价模型

数字油田的综合绩效评价就是根据上文的评价指标体系，分精确定量评价和模糊综合评价两大类指标分别进行评价。根据已经设立的精确值评价指标集合，计算精确定量指标百分率矩阵为

f１１ f１２ ⋯ f１ s

f２１ f２２ ⋯ f２ s

F＝… …　…

fn１ fn２⋯ f ns其中， fns炒（０，１］， s为精确值指标的个数； n为评价企业的个数。 fij为第 i（i＝１，２，⋯， n）个评价企业的第 j（j＝１，２，⋯， s）个精确值指标的百分率。

对于效益型指标 f ij＝ Xij／max（Xij）；成本型指标 f ij＝ min（Xij）／ Xij

Xij为第i个评价企业的第j个精确i值指标的具体数值。根据前i面 ANP方法确定的各指标权重集合， L＝（l１， l２，⋯， l１１）。其中模糊评价指标的权重集 Ld＝（l１， l２， l３），精确定量评价指标的权重集 Lf＝（l１， l２，⋯， l８），其中

３８

∑ld＋∑lf＝１

i＝１ j＝１

评价企业集的绩效总得分为

C＝ C１，C２，⋯，Cn＝ Ld，Lf × DFTT

其中， DT、 FT分别为 D、 F的转置； C为评价的数字油田绩效得分。根据 C中元素的大小，就可以判断数字油田的绩效，值越大，说明数字油田的绩效越好。反之，则较差。

值得我们注意的是，数字油田高绩效方案并不一定是值得学习和推广的方案。这是因为数字油田的绩效相当于前文所说的效果，我们在进行数字油田的经济学分析过程中还应考虑到效率，即在进行油田数字化过程中，取得的绩效或效果与所用时间、精力和金钱等的比值。例如，有数字油田 A和数字油田 B， A的数字化绩效是９７分，B的数字化绩效是９５分，我们并不能以此判断数字油田 A就比数字油田 B好，因为这里还涉及数字油田的投入问题。如果我们经过调查分析得知 A的投入参数是１００， B的投入参数是９０，经计算，A的投入产出比小于 B的投入 产出比，那是不是数字油田 B就优于数字油田 A呢？我们说也不一定。因为在经济学中还存在着边际成本递增现象，换言之，数字油田 B为了实现和数字油田 A相同的绩效，为了弥补这２分的差距而投入的成本参数是有可能大于１０的。所以要想客观地比较不同数字油田的建设方案，必须满足下列条件之一：

待比较方案的数字化绩效相同或极为接近，数字油田的投入不同；

待比较方案的数字化绩效不同，数字油田的投入相同或极为接近；

（３）待比较方案的数字化绩效相同或极为接近，数字油田的投入相同或极为接近；

（４）待比较方案之一的数字化绩效优于其他方案且其数字化成本低于其他方案；

任何无法满足上述条件之一的横向比较，我们都认为是不科学或者是不负责任的。这是长安大学数字油田研究所坚持在数字油田领域开展经济学研究并认定这一研究非常必要的又一力证。

9.5　小　　结

在信息化建设领域开展经济性研究已不是新鲜事物，但开展数字油田的经济学研究，长安大学数字油田研究所是国内第一个倡导者。通过对数字油田经济学概念、研究内容、指标体系的建立，找到了数字油田经济学的评价方法，建立了数字油田经济学模型。

数字油田的经济学是研究数字油田投入产出的科学，也是研究数字油田建设与发展规律的经济学科。它的提出有利于油田决策者利用有限的资源（人力资源、资金、油气资源）尽可能持续地开发成社会所需求的油气商品并实现其合理分配。

数字油田建设的重要考核标准是企业的内部考评，即基于投入唱产出视角下的经济效益考评。数字油田的建设要求是既有效果，又有效率，在企业的后期生产运营中还得产生满意的效益。

由于数字油田是一个新生事物，缺乏统一的建设标准。到底哪一种模式更为经济、有效？我们试图选择一些数字油田建设的标杆企业作为样本，建立一个基于 BSC的数字油田评价指标体系并借助 ANP来回答这个问题。但是，往往在企业这些数据是保密的，目前还没有一个企业愿意作为样本让我们验证。相信通过我们不懈的努力，一定会有可靠的研究成果的。

数字油田的价值与风险

在第９章，我们研究了数字油田经济学的基本概念，通过分析给出了数字油田经济学评价的指标及其数字油田的经济评价模型。本章将进一步探讨数字油田经济学的应用方法及其所表现出来的数字油田的经济学价值与风险控制。

10.1　数字油田的价值

数字油田是一个有价值的建设工程。我们在本书中所阐述的数字油田的价值不拘泥于经济价值，更侧重于说明数字油田项目对于油田企业所具有、所释放的广义有序化的能量。随着国内外众多油田企业相继实施油田数字化项目，其 “有序化能量 ”开始逐步显现。

10. 1. 1　数字油田价值的概念

数字油田的经济价值性，主要在于它的投入产出，即数字油田的建设投资与产出的效益之间的关系。

石油行业是我国开展信息化建设较早的行业之一，行业信息化经过多年的建设，投入在逐年增加，行业整体信息化应用水平不断提高。从某种意义上讲，数字油田不是技术目标，而是管理目标，数字油田是通过技术目标实现管理目标的重要手段与途径，从而体现了数字油田的价值。

价值是具体事物的属性，是从质和量的统一上对具体真理的度量。促进与实现和谐发展的功能，是它的质；这种功能起作用的时空范围与强度，是它的量。我们在日常的活动中，通常把价值理解成为经济价值，其本质是人类经济产品、关系发展过程中的人类劳动作用。传统的企业价值如图１０.１所示。

图１０.１　传统的企业价值（资料来源：百度百科）

数字油田是石油企业特别是上游生产或非生产部门信息化发展的产物，是受内因与外因共同作用的结果，是油田信息化建设进程中必经的阶段。其中，石油企业的实际需求是建设数字油田的内因，这种需求的涵盖面包括计划、组织、领导、协调和控制。科学技术的发展，特别是信息技术的发展为数字油田的发展创造了条件。当前，众多石油企业的数字化持续优化、升级，对国民经济相关产业的带动显著增强。石油企业已经普遍发展到把数字化建设作为企业发展、获得核心竞争优势的重要手段，提高信息化绩效与价值成为石油企业当前及未来一定时期内的主要任务。

随着数字化建设在石油企业的不断深入，企业数字化价值逐渐经历了从支持、支撑、推动企业业务发展，到引领企业发展与企业融合的阶段，数字化管理逐步走向价值的更高层次 ———打造数字油田。数字油田的价值，等于由它构成的、产生的、创造的，有利于促进与实现企业个体、企业与社会、企业与自然和谐发展的客观实际。数字油田要实现其价值性就必须通过科学的采集、分析信息来 “消除不确定性”。这些不确定性包括时间、空间、品质、风险和环境 等因素的不确定性。“消除不确定性 ”等同于 “提高有序性”，“提高有序性 ”就是 “提高功能有序性”，“提高功能有序性 ”就是 “增加价值量”。

10. 1. 2　数字油田的科学与技术价值

爱因斯坦曾说：“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要，因为解决一个问题也许只是一个数学上或实验上的技巧问题。而提出新的问题、新的可能性，从新的角度看旧问题，却需要创造性的想象力，而且标志着科学的真正进步。”古人云：“学贵有疑，小疑则小进，大疑则大进。” “疑”是人类打开未知大门的金钥匙。

数字油田的科学价值表现为油田企业生产过程中的 “疑”，即如何快速、准确、低成本地发现油气资源并实施有效的开发。从２０世纪６０年代起，石油在世界能源消费中的比例上升到４０％以上，成为世界第一大能源。石油是过去５０年影响世界政治风云和经济发展的重要因素之一。随着我国经济的快速增长，２０１０年，我国石油对外依存度超过５０％。在国际第三届石油市场研究成果交流会上，中国石油天然气集团经济技术研究院市场所副所长戴家权表示，到２０１５年我国的石油需求总量将达到５.３亿吨左右。确保我国的石油安全，利用现有的先进科学技术，充分发现油气资源已是当务之急。

当前，我国中石油、中石化、中海油均已完成以集中统一为原则的信息化布局，从软件系统、基础建设和规划标准等方面实现了信息化建设及应用。从具体的情况来看，以中石油、中石化、中海油为代表的央企或股份制企业，信息化建设起步较早，但目前还处于企业级应用或从部门级应用向企业级应用跨越阶段。

数字油田技术主要是创建整合平台，使勘探、生产流程得到自动化操作实现一体化，将地震处理、地震预测、地质制图、油气分析、３ D模型、油藏描述与模拟等放在一个平台工作。例如，开发地质学家和油藏工程师使用３D空间工具，把地震数据包与地质模型和仿真模型集成起来。通过一款真正的、能存储任何空间可用数据的３D关系型数据库来实现结构性及非结构性数据的３D可视化，为包括矢量／栅格数据和网络拓扑模型在内的所有地理空间数据类型提供支持，并对诸如平面、容积和最近邻域等执行复杂的统计及空间运算法则。借助３D空间工具来覆盖地震数据、速度模型、岩石物理模型和核心数据，以提高油 藏描述能力，确定勘探井目标。对于老油田区块，他们则主要关注优化油井替换，并从非衰竭区域提高可采储量。

在国际上，全球最大的国有石油公司之一的墨西哥国家石油公司（Petroleos Mexicanos， PEM EX），把地质、地理空间和运营数据集成到一个单一的、安全的、可扩展的中心库，并制作了全国地图产品。借助这个中心库，他们优化油井定位和油井路径，把定位错误降低到最低水平，提高采收率，并实现勘探产量的最大化，把其地理空间数据服务效率提高了五倍。

概括来讲，数字油田发展的过程中，催生的关键技术主要包括： ①远程监测技术，主要包括四维地震监测、永久型地面检波器网络和永久型光纤井下检波器、油井监测与监控、大长管线在线检测技术等； ②可视化技术，包括综合勘探与油藏的三维可视技术、虚拟现实技术等； ③智能钻井与完井技术； ④油田物联网技术； ⑤数据集成、管理与挖掘技术； ⑥集成管理体系等。

10. 1. 3　数字油田的经济价值

数字油田的经济价值主要表现为以下六个方面。

数字油田为提高采收率带来的经济价值。据报道，２０１１年是胜利油田发现５０周年，其勘探开发也已经超过４５年的油田了，胜利油田把有效提高勘探开发水平、不断增加资源量、提高采收率作为关系油田发展的最重要目标。近年来，胜利油田通过地震资料处理系统升级，运算速度达５万亿次／秒以上，三维地震资料的年处理能力突破了８８００ km２，成为国内第二大地震资料处理中心；精细油藏描述水平显著提高，具备了整装大油田的全油藏整体模拟能力，建模精度、研究方法满足了油田开发后期提高采收率的需求。通过数值模拟技术，可以用二维、三维图像直观地显示地下油气的分布规律，增加了油气开采的针对性。据报道，“十五 ”以来，胜利油田加大信息技术的应用力度，配套先进的管理方法，增加可采储量３５００万吨，提高采收率２.５％。在勘探开发难度逐年加大的情况下，油田连续２２年新增探明石油地质储量过亿吨，连续１２年实现储采平衡，连续１０年产量稳定在２６６０万吨以上。

数字油田建设，加大了数据、信息的集成度，将会为油田企业提高采收率提供更大的支持。数字油田为油气采集、流通等环节的管理水平提高带来的经济价值。

胜利油田实施数字油田建设以来，有７０多个海上原油生产单井平台实现无人值守，生产装置遥测遥控；９座原油站库实现油气水自动计量，电量、燃油等能耗数据自动监测，机泵自动控制，其中５座原油站库实现超高液位自动连锁报警控制，安全运行反应提高到秒级；对５１座变电站进行了自动化改造，使１／３的变电站具备了无人值守的条件。这些环节管理水平的提高，既有效节约了油田的人力资源成本，又使得油田职工的劳动条件得到了进一步改善。

数字油田降低单位产能的劳动力密集度和减少人员带来的经济价值。长庆油田借助数字化管理建设有效地控制了劳动力密集度。

以大庆油田采油二厂为例，据报道，２０１０年７月该厂开始井下作业数字化现场管理系统的应用。井下作业数字化现场管理系统是通过覆盖全厂的无线网状网获得高带宽、大覆盖和稳定的无线传输视频信号，实现多个用户在一个区域时同时监控。在全厂主要工作区域内，１０ m高度无阻挡情况，覆盖率高达９５％。通过可视化动态监控，可对作业现场施工、生产组织衔接等方面实行区域全方位２４小时安全防护，修补安全漏洞，规避安全风险，追踪责任落实，提升管理水平，完全实现安全生产零事故。有效解决了油田油水气井看护、现场施工作业监察等工作需要大量人员完成、劳动效率低、管理难度大等问题。

数字油田提高车辆、机械的调配效率产生的经济价值。油田生产车辆种类繁多、数量很大，使用范围涉及油田作业、测试、运输、勘探、试油（采）、油田安全和保卫等部门。车辆是油田生产中必不可少的生产运输工具，如何使车辆得到有效的利用直接关系到企业的经济效益。假如油田有３００台车辆，由于应用定位调度系统后，平均每台车每天少走１０ km的话，那么一年约为１１０万 km，仅油钱就节省６０万元以上。此外，在出现突发事件时，如井喷发生时，可以第一时间发现最近的特种车辆，通过及时准确地调度及指挥，降低事故损失。这不但提高了管理水平，而且降低了成本，是最大的经济效益。

信息化资产增值的经济价值。油田在开发过程中，产生了大量的勘探开发原始数据、处理解释成果、地面工程信息、原油和成品油信息等，这些信息是油田乃至国家的重要资产，也是油田企业的重要资源。

据报道，２００４年派往阿富汗参与重建项目的美国地质学家，在位于阿富汗首都喀布尔的阿富汗地质勘探局图书馆找到一些地质图表和数据。２００９年，美国国防部派赴伊拉克执行商业发展任务的一个特别行动小组，转赴阿富汗后得 到了这批数据。由美国国防部官员和美国地质学家组成的一个勘探队发现阿富汗境内蕴藏包括铜矿、锂矿、铁矿、钴矿和金矿等大量金属矿藏，价值大约１万亿美元。这笔丰厚的 “自然财富 ”远远超过外界先前对这个国家矿产资源蕴藏量的预计。这就是油田数据资源的力量，从而数据就成了重要的资产。

数字化地质信息是国家重要的战略资源，也是数字中国的重要构成部分。油田的数字化地质信息，具有长期的使用价值，其寿命远远超过油田本身。在大庆油田，有两座宝库，一座是有形的岩心库，一座是无形的数据库，里面装的全是精细油藏描述用得上的宝贝。大庆油田实施数字化工程以来，大力收集整理历史数据，并将其电子化，建立了勘探开发数据中心和综合研究环境，集成了油田勘探开发的各类数据，总量达到１００ TB以上，实现了勘探开发信息一体化。有关资料显示，石油企业信息化完成以后，分析数据时间／工作时间，由传统的２０％提高到８０％，工作效率提高到以前四倍。经学者研究认为，其中超出３倍即为信息化资产的超额收益。

（６）数字油田为企业核心竞争力提升带来的经济价值。数字油田，就是采用先进的管理理念，应用先进的信息技术整合企业现有的生产、设计、制造和销售等环节，及时为企业的管理和决策层人员提供准确的、有效的信息，以便企业对市场需求作出迅速反应，其本质是加强企业的核心竞争力以及与其他企业协作的能力。数字油田的重要内涵就是用现代信息手段改造传统管理，创造新的管理概念和管理体系，提高管理水平和生产效率。

10. 1. 4　数字油田的社会价值

在以信息技术为核心的信息时代中，社会各行业对信息化的需求越来越大，人们希望通过信息化改变生活现状的愿望也越来越强烈。数字油田作为信息化社会建设的先导者，为社会的信息化建设提供了宝贵的经验和技术基础。

1.数字油田技术推动我国新时期的两化融合

“十二五 ”期间我国国民经济和社会发展的重点任务之一就是推动信息化和工业化深度融合。信息化和工业化进程相互交织、相互融合，是我国当前经济社会发展的重要时代特征，也是我国信息化时代的特点。

目前，大多数企业已经完成信息化的起步阶段，正处于向综合集成阶段发展的关键时期，这一步跨越集中体现了信息化应用的效果和效应，涉及跨部门整合和运用，这也是我国当前阶段利用信息技术改造提升传统产业面临的突出矛盾。我国油田企业的信息化工程起步较早，并在长期的数字化过程中探索出一套适用的技术与方法，这对我国两化融合的战略目标具有重大的推动作用。

2.数字油田推动信息化创新，加速信息技术产业化

数字油田的 “零距离 ”新时空观，积极探索物联网、云计算等在信息化建设中的应用，对信息化创新和加速信息技术产业化具有划时代的现实意义。

有学者提出，“十二五 ”期间，石油行业 ERP、 M ES、 EAM等核心信息系统的深化应用将是信息化工作的重要领域，数据中心、灾备和 IT基础设施建设将继续稳步推进， RFID、 GIS、物联网、云计算等信息技术的创新应用将取得更大进展，将会带动传感器产业、通信产业和数字油田软件产业的大发展。

3.数字油田促进社会技改节能，打造低碳经济

石油资源作为战略资源，其保障程度直接涉及国家能源安全。我国是世界上人均资源储备很低的国家，煤炭人均储备量仅为世界平均水平的１／２，天然气为１／２３，石油为１／９。原油进口依存度首次超过警戒线５０％，达到５１.２９％。同时，中国石油进口源和石油运输线相对单一，进一步加剧了国家能源安全的风险。

油田信息化项目一方面依托信息系统的应用，形成全方位的网络体系，覆盖到油田勘探开发和经营管理的多个专业和部门，把井场 “搬”进计算机，构造 “低碳 ”绿色交通。另一方面，以网络体系为依托的无纸化新型办公方式取代传统纸质文件传递、存档，在提高行政效率的同时又节约了纸张，而节省纸张等于保护了森林，森林可以回收二氧化碳，在一定程度上间接地实现了碳的负排放。

4.数字油田带动区域产业升级转型，不断提高城市的创新能力与竞争力

信息产业作为一种新兴产业、朝阳产业和低碳产业，具有高度的创新性、渗透性和带动性。依托数字油田建设，大力推进信息化创新，积极发展信息产业，是资源型城市融入新经济发展进程的一个切入点和突破口。

克拉玛依在城市发展规划中指出：以软件业、内容数字化业为重点，以信息服务业为未来发展方向，以特色化发展为导向，以发展特色软件业为突破口，以建立相对完整的软件产业链为目标，大力发展面向油田和城市信息化的应用软件，促进软件产业集聚发展；坚持现代信息技术与地域文化相结合，积极发展具有 “世界石油城 ”特色的数字内容产业。从行业纵向和区域横向上延伸信息化建设成果，面向油田和城市提供专业化信息服务，并不断拓展信息服务业发展领域。

10.2　数字油田控制经济评价与应用

10. 2. 1　评价应用分析

考量数字油田建设的经济效益是数字油田一个重要环节。数字油田到底能给油田企业乃至社会带来多大的经济性，这是数字油田建设规划需要的一个重要内容，是油田企业领导投资决策时的重要依据，更重要的，是我们考量数字油田真正价值的重要内容之一。

但是，由于数字油田建设投资的商业秘密和数字油田的后效应机制，并且数字油田还在大规模推进中，其经济性考量有一定的难度。所以我们在对数字油田经济学评价方法应用中，只能粗线条地给一个案例，仅供大家参考与研究。

我们将数字油田的经济效益分为直接经济效益、间接经济效益和社会效益三个部分。

直接经济效益是指数字油田系统运用后，因生产效率提高和销售收入增长以及降低生产、管理成本性支出等因素带来的现金净流入量增长。据我们对延长油田某采油厂的实地研究，２００５年，该厂共在其４２０余口生产油井上安装抽油机无线数据测控系统。该系统是石油生产企业利用传感器与终端控制装置，对抽油机生产状态进行监测，并将所采集到的油井生产流程上的数据，通过多种信道上传至控制中心，经过数据处理后，为石油勘探与开发生产服务的综合系统。安装了本系统后的一年内，共发现停井９６５口次，利用示功图分析故障井２５５口次。经计算分析，其经济性尤为突出，主要包括：可节约采油工５７个，减少采集示功图的技术人员１人，车辆１台，实现新增产值２９３５.０５万元，节约开支１２８万元。由此可见，数字油田建设后可直接产生经济效益。

间接经济效益是在对其直接经济效益估值的基础上，对油田企业核心价值提升而带来的包括商誉在内等企业无形资产的资本化估值。由于油田公司的信息化建设极大地提高了集团公司的盈利能力，必然推动公司股价的上升。我们以中石油为例，２０１０年４月２３日中国油收盘价时市盈率２１.７３倍。由于绝大多数油田的股份并未在资本市场上实现上市流通，所以我们对其市盈率（P／E）的估值定位１／０.１２，约为８.３倍。

社会效益是指数字油田系统运用后，在社会上引起的广泛关注和对于区域产业结构升级、财税收入增长、节能减排等环节的贡献，一般用定量和定性两个标准评价。

10. 2. 2　数字油田评价参数选择

数字油田所表现出的经济性，也就是油田公司绩效评估。我们以英国 BP公司和长庆油田采油七厂白１５５区块为参照： BP公司从１９９５年到１９９８年４年间因为信息化使年度单位工作成本从２００００便士降低到８０００便士，降幅达６０％，信息化使年度总有效工作量从１８０００单位提升到５２０００单位，升幅达１８９％。长庆油田采油七厂白１５５区块由于数字化的介入，百万吨规模用工总量由原来的１７１９人下降到１０００人，人均年产油由原来的５８２吨上升到１０００吨。以此为参照，油田数字化油井进行项目改造后５年也能达到年度单位工作成本下降４０％；年度有效工作量上升７０％。经计算，成本年均削减率（ic）和收入年均增长率（ir）分别为９.７１％和１１.２０％。

单井原油现产量为 Q０。我们以国内某油田公司单井原油平均产量１４０吨／年计。

C０。假定该油田公司吨油综合成本约为 C０＝１６００元／吨。

原油年产量变化率为 q。初步假设衰减率为１０％。

i０。亦即期望收益率，油田勘探与开发项目期望收益率规定为１２％，即 i０＝１２％。

rc。假设 rc＝９０％。

K０。单井投资成本按１５万元计，资金来源为自有资金。

评价年份跨度为 n。设置年份跨度 n＝１０年。

原油销售价格为 P。只给出国际价格和国内基准价。根据预测，在金融

危机之后若干年，石油平均价格应在６０美元／桶至１００美元／桶之间，最有可能取值８０美元／桶，该地区原油密度约为０.８５，按美元兑人民币６.５计算，对应国内基准价为３８４８元／吨。

项目效用系数为 is。其值取７５％。

项目建设周期。假定项目建设周期为１年。

根据数字油田经济学概念和数字模型，依据所选定的参数及其参照数据，进行系统运算。

10. 2. 3　评估结果

根据１０.２.２节中的参数，数字油田项目完成后，单井效益如表１０.１所示。

表 10.1数字油田单井效益表

经济效益倡评价项目评价期／年１２３４５６７８９１０

节约成本 Qi／吨１４０１２６１１３.４１０２.１９１.９８２.７７４.４６７.０６０.３５４.３年节约成本／万元０１.４６２.５１３.２３３.９１３.９６３.５７３.２１２.８９２.６０ NPVC i／万元０１.３１２.００２.３０２.４７２.２５１.８０１.４５１.１６０.９３

节约总成本 ０１.３１３.３１５.６１８.０８１０.３４１２.１４１３.６０１４.７７１５.７１

TNPVC i／万元

增加收入（参照NPVIi／万元０４.０７７.７３１５.５８１８.５６１６.７０１５.０３１３.５３１２.１８１０.９６ 油价３８４８元／吨）

TNPVI i／万元０４.０７１１.８０２７.３９４５.９５６２.６６７７.６９７９.２３９１.４１１０２.３８

直接经济效益 TRNPV／万元－１５－９.６２－０.１２１８.０１３９.０５５８.０１７４.８５７７.８４９１.１９１０３.１０

间接经济效益资本化估值／万元－４４.６８８０.８３１４８.４８１７４.６０１５７.３６１３９.７７１２４.４２１１０.８１９８.８５

（ P／E为８.３）

社会效益减少碳排放（以千克计）车辆节约燃油（升）×２.７＋节约用水（方）×０.９１＋节约用电（度）×０.２７＋节约办公用纸张数×０.０００２

负碳排放（以千克计）节约办公用纸张数×０.０１２

　　倡计算口径以项目单口受益油井为标准。

10. 2. 4　评价结论

由于各油田公司的经营现状差异性大，所以本案例将规模投资细化为单位投资，具有较强的代表性。

（２）在给定项目条件下，该案例投资的动态回收期约为三年。

影响数字油田投资经济效益的关键因素主要是： ①单井投资额； ②单井产量； ③生产成本控制； ④企业增收弹性； ⑤国际油价； ⑥人民币兑美元汇率； ⑦信息化效用； ⑧数字化建设投资额。

给定条件下，如果投资回收期设定为五年，单井投资额上限为３９万元；如不考虑项目推动企业增收，在没有投资回收期现在条件下，单井的最低产量要求为１０８吨／年；若要求五年内收回投资，则单井最低产量要求为２０５.６吨／年。

项目假定投资资金为企业自有资金，实际操作过程中会有部分资金来自于外部融资。在当前利率条件下，融资成本不会从根本上改变数字油田投资收益的基本面。

10.3　数字油田的贡献

随着我国数字油田建设的不断深入，数字油田必将在推动油田持续稳定发展中发挥更大作用，为提升油田企业经济效益和核心竞争力作出积极贡献。数字油田的实现将大大提升油田生产、管理水平，为油田生产发挥巨大的作用。

我们研究数字油田，一定要介绍数字油田到底有什么样的贡献，其实也就是数字油田究竟有什么作用。从大的方面看，如果数字油田是一个思潮的话，那将会给整个石油界都会带来革命性的变革，对此留到今后来探索。但就当前来说，数字油田的贡献主要表现在信息化与工业化两化融合的引擎，推动企业资源整合与提高油田企业经济效益的动力源泉。

10. 3. 1　数字油田是我国两化融合的引擎

“十二五 ”期间我国国民经济和社会发展的重点任务之一就是推动信息化和工业化深度融合。推进信息化与工业化深度融合，就是要加快信息化带动工业化，工业化促进信息化，实现创新能力的提高，实现产品和服务，实现绿色希望发展能力的增强，形成经济发展方式转变的动力和新基准。我国的数字油田起步较早，并在长期的数字化过程中探索出一套适用的技术与方法，这对我国两化融合的战略目标具有重大的推动作用。大庆油田提出的 “以信息化带动油田主营业务，以主营业务促进信息化，推进两化融合，探索新型工业化道路 ” 更是加深了对两化融合的理解。

1.数字油田为我国两化融合培养和储备人才

我国新时期的两化融合不只是要企业多购置几台电脑，而是需要把各种数据输入电脑并运用信息技术对企业的整体生产、销售和管理进行改造，甚至把整个生产过程重新组合。两化融合，在未来给产业发展带来变化的同时，也将对人才的知识结构、水平提出新的要求。所以我们说，两化融合的根本是人才融合。在我国由于数字油田建设的需要，培养了大量信息技术、石油地质、地球物理、油藏工程、企业管理和项目管理等有关方面的专业复合型技术人才，并创造出一套有效的两化人才培养方法。因此，我们说数字油田为我国培养和储备了两化人才。

2.数字油田为我国两化融合提供技术支持

油田一般远离城市，资源和设施分散于边远的戈壁、沙漠、草原或海上，许多油田或探区更是在人迹罕至的地区，决策和管理层难以感性地了解油田的自然环境、地质、工程、建设和交通的真实情况。因为科学管理需要而催生的远程监测技术、可视化技术、油田物联网技术及数据集成、管理与挖掘技术等为我国新时期两化融合提供了有力的技术支持。

3.数字油田为我国两化融合提供宝贵经验

当两化融合作为一个新生事物被我国政府提出时，数字油田已走过十多年建设历程。在这场轰轰烈烈的建设过程中，中国的石油行业创造出了 “大庆模式”、“胜利模式”、“新疆模式 ”和 “长庆模式 ”等一系列企业模式。这些模式有些是非常成功的，也有一些因为认知上的因素或者是其他因素而走了一些弯路，但这些企业都已经形成包括生产操作控制层、生产执行层、经营管理层和企业管理层的完整的信息系统应用体系。我们要肯定的是，这些经验无论是成功的或者是不成功的，都为我国的两化融合提供了宝贵的借鉴。

4.数字油田为我国两化融合开创产业新局面

我国政府提出的五化并举、两化融合，将信息化推到新的高度。作为我国信息技术应用起步较早的行业，石油石化工业的信息化整体水平在国内处于领 先位置。目前，随着数字油田建设的深入，一条围绕着数字油田的产业链已颇具规模，而这条产业链在新时期必能为我国两化融合开创产业新局面。

10. 3. 2　数字油田推动企业资源整合

1.数字油田推动数据整合

油田的数据主要包括基础地理信息数据和油田研究、生产、经营管理数据，是数字油田的基础，是构建油田模型的基础信息。要实现这一点就必须把来自不同岗位的不同技术、不同数据整合在一起。而数字油田技术可以迅速地集合占地质数据库资源量８０％的有深度属性的信息，如地质、试油、地球物理、地球化学、钻井工程和生产测井等数据，并以柱状图和剖面图的方式灵活地组合展现。这一机制为地质研究人员和管理者科学决策提供了有效的技术保障。

2.数字油田推动信息整合

油田企业信息整合及其重要性已被越来越多的人所认识。信息整合是依数字油田的发展趋势，在一定组织的领导下，实现对信息资源序洁化、共享化、调化，进而实现信息资源配置最优化、拓宽信息资源应用领域和最大化挖掘信息价值的管理过程。新疆油田公司近年来逐步建立了由决策层、管理层、执行层和支撑层构成的信息化管理体系，成功地研发了油田数据管理平台、油田空间数字平台和业务流程管理平台等数字油田信息平台。同时，收集整理了自１９４１年以来的油田生产数据，目前拥有数据７８ TB，各类应用系统１２０套及强大的数据库服务器和应用服务器。为了实现油田数据的共享，充分发挥数据在油田各行业中的作用，各二级单位数据和应用需要逐渐实现集中管理，并对现有资源进行整合。

3.数字油田推动技术整合

数字油田以地理空间信息为基本平台，将油田的各种空间实体组织在一起，彻底打破油田各专业信息平台横向分割的局面。数字油田的数据和信息整合需要由技术上的整合来驱动。例如，随着传感器、 RFID、通信网络和云计算等新 技术的成熟和日益普及，这些单一技术在数字油田的建设中整合成为油田物联网技术，实现人类社会与物理系统的 “智能 ”融合。

数字油田是信息技术和勘探开发技术的融合。例如，以数据中心、应用服务器为支撑，以工作站和微机为界面机，借助高速网络，采用虚拟技术，搭建勘探开发综合研究应用体系，为勘探常规解释、特殊处理解释和连片资料综合研究，以及储量计算、开发规划编制、工艺设计、开发调整、产能建设和地面工程等提供了强大的应用支持。

数字油田体现了信息技术和自动化技术的融合。通过在现场设备上安装传感器等自动化部件，对井站库生产参数、输油管线、供水供电管网、油田道路和通信线路等，以及勘探开发各个现场的运行状态进行远程监控，既可以大大提高生产指挥水平，又能够有效降低人员劳动强度，减少用工数量，节约生产成本。

数字油田还是信息技术和管理技术的融合。 M IS系统和 ERP系统的建立，使油田企业的人财物管理得以更加有效地实施，特别是 ERP系统实现了物流、资金流和信息流的 “三流合一”，使油田管理业务更加规范透明、核算更加细化、决策中心上移。

10. 3. 3　数字油田提高企业经济效益

1.数字油田提高企业获得外部环境信息的效率实现效益增收

据报道，借助数字油田系统，新疆油田的天然气勘探工作过程不是传统的以月为计算单位，而是以小时来计算的。因此，气田的勘探进程大大加快。更重要的是，科研人员把更多的精力用在研究和思考上，拿出的成果更准确、更有水平。科研人员从露头开始，很快把火山岩的岩性划分清楚，并对以前的所有火山岩进行了甄别，划分出有利层系。短时间内便定了３口预探井的井位。实施结果是，３口探井均获高产工业气流。由于数字化系统的作用，前期工作与后续工作衔接紧密，整体性和继承性强，所以，此后的勘探工作势如破竹，启动仅仅一年多以后，一个储量达１０００亿立方米的大场面就显露出来。同时，由于数字油田系统的作用，勘探开发可以先在数字油田中实现一体化，并迅速把这种模拟一体化变成现实。

吉林油田借助数字油田技术，在英台油田率先实施的勘探开发一体化配套技术，实现了油田高效开发，快速建成百万吨采油厂，并逐步形成了成熟的勘探开发一体化的工作思路、管理体系和技术系列。在勘探开发一体化集成技术的指导下，仅用两年时间建成百万吨采油厂，探明石油地质储量５２４３万吨，动用石油地质储量４０４６万吨，投产新井７３９口，新建产能９７万吨。新建７座中转站，新建联合站１座，新建输油管线１１９公里，油田原油年产量突破４００万吨。

2.数字油田自动化技术实现企业效益增收

在油田的生产后期，将出现大量的低产低能井，在连续开井生产过程中出现供液不足或液面超泵深，对于这些井采用调开方式生产，现场根据经验确定开关井周期，避免不了空抽现象的发生。数字油田监测系统的应用，改变了传统的生产管理工作制度，巡检由全面巡检向故障巡检转变，设备管理由事后告知向事前预知转变；图像监控、数据采集和设备诊断，保障了员工人身安全和设备平稳运行，减轻生产一线员工劳动强度；为油田开发的优化决策提供直观、动态的综合诊断分析信息，实现了控水、稳定产量、生产均衡、节能、提高生产效率的目标；对不同含水期、不同产量状态、不同油田开发阶段具备通用计算分析能力，进一步提高产量计算或产量劈分精度和适用范围。

在数字油田支持下的油田自动监控系统，可以将油井生产信息与地质信息叠加在三维空间模型上，为油田开发的优化决策提供直观、动态的信息，实现控制注水、稳定产量、均衡生产和提高采收率的目标。

3.数字油田降低生产成本实现企业增收

在油气田开发中，降低开发成本、优化地面建设是永远不变的主题。在当前形势下，低成本战略显得尤为关键，而数字化管理则成为低成本战略实施的有效手段。

长庆油田把数字化管理提升到与油气发展同等重要的位置。一方面按计划对老油田、旧管道及已建成的基地全面进行数字化改造；另一方面，对新建的所有工程项目全部应用数字化管理系统，实现了油气井生产及管道运行数据的自动采集处理，紧急情况自动关闭阀门，异常情况自动报警，现场工况实时监控及所有配套生活基地治安保卫的视频监控，发挥各种职能的 “电子员工 ”遍布油区各个角落。数字化使大发展的长庆油田步入了 “增产不增人 ”的良性发展轨道。

4.数字油田促进资源整合实现企业效益增收

油田生产覆盖多专业、多领域，具有地域广泛、结构复杂、层次繁复和跨度巨大等特点。数字油田技术改造了传统的公司模式，使之更趋合理，更加高效；同时，大幅度提高公司人力资源的整体素质，使人和企业达到高度融合，最大限度地发挥人的主动性和创造性，并为油田创造更大的利润。

可以预见，数字油田建设仍将是未来中国油田信息化建设的主旋律。数字油田可以将油田的复杂性整体客观地展示给管理者，在虚拟现实表示的数字油田拟境系统中，人们可以把复杂的地形和地质经过三维技术转换成动态、可视和可交互的立体图像，直接寻找油气圈闭和油藏，直接设计井位和开发方案、确定钻井轨迹、发现剩余油藏和隐蔽油藏。配合油藏模拟软件可以亲临其境地追踪油藏的生产史，优化开发方案，改善油藏管理。实现桌面化的油田研究、管理、指挥和决策，能够获得不同思路的建模和模拟结果，从而达到降低风险，优化决策的效果。一个以油田全面信息化建设为中心的新产业链已经形成。

10.4　数字油田的风险与风险控制

通常，我们对风险的理解大致可以分为两个层面：一个层面是强调风险表现为不确定性；而另一层面则强调风险表现为损失的不确定性。若风险表现为不确定性，说明风险只能表现出损失，没有从风险中获利的可能性，属于狭义风险。而风险表现为损失的不确定性，则说明风险产生的结果可能带来损失、获利或是无损失也无获利，属于广义风险。

对于石油企业来说，通过对风险的识别、预测和衡量，选择有效的手段，可以降低成本；通过有计划地处理风险，获得企业安全生产的经济保障。这就要求石油企业在生产经营过程中，应对可能发生的风险进行识别，预测各种风险发生后对资源及生产经营造成的消极影响，使生产能够持续进行。

10. 4. 1　投资建设的风险

数字油田的风险贯穿于项目的始终。数字油田作为一个巨系统工程，其风险更是自项目论证开始，贯穿于后期的建设、运营和推广上。概括来讲，数字 油田的风险可以归纳为前期的认知风险、投资过程中的投资风险和后期的运维风险。

1.认知风险

认知风险是指数字油田的论证者或决策者对数字油田的理解错误或者片面而导致项目仓促上马或者下马带来的风险。主要包括以下几点。

１）动机风险

所谓动机风险，即油田企业引入信息化的动机，也就是数字油田建设的目的，是油田企业数字化建设的风向标，正确的动机不一定能带来正确的结果，但是错误的动机肯定不能带来正确的结果。

根据对目前众多油田企业的数字化动机调查，我们发现很多企业实施 “数字化 ”的目的并不完全是为了用信息化提升管理，促进战略目标的实现，而是为了所谓的 “领导工程／面子工程”，迫于行政或舆论压力；炒作，以期在资本市场获利；向老总或者高层提供 “信息简报”。

很显然，这些实施数字化的动机本身就是对 “数字化 ”的曲解，必然不能达到从根本上提升管理水平、促进战略目标实现的理想结果，根据这样的动机来实施信息化的结果的风险性是非常大的。因此，油田企业在实施数字油田战略之前一定要摆正数字油田建设的动机，并且在实施的过程中不断审视是否偏离了原始的初衷。

２）发展中的风险

数字油田的建设思路是不断发展、不断变化的，它随着管理理念和相关的技术（尤其是信息技术）的发展而不断发展变化，是一个螺旋上升的过程。数字油田的建设是一个不断发展变化的过程，因此也为石油企业的信息化建设带来了一个不可避免的问题 ———发展中的风险问题。

３）时间风险

数字油田的实施过程是一个长期的过程，往往要连续一年以上，而项目的磨合则可能需要更久，随着时间的推移，对企业的相关人员，尤其是领导的积 极性是一个很大的考验。有些油田企业因为看不到暂时的成果，对数字油田的实施产生了疑问，更有的领导急于求成，擅自修改实施进度规划或终止数字化项目的建设。

2.投资风险

我们这里所说的投资风险是指在数字油田建设的投资过程中，由于判断失误而导致的无法按时完成投资或者实际投资数额超出预算的风险。主要包括以下四种。

１）组织风险

数字油田建设过程是一个非常复杂的过程，主要表现在三个方面： ①数字油田建设涉及范围广； ②数字油田建设的知识综合性强； ③数字油田建设涉及的部门广，是一个全员参与的项目。

数字油田建设项目除了涵盖油田企业的各个职能部门外，甚至将供应商、客户和运输商等都纳入到系统中，是一个内、外互动的系统。组织实施数字油田系统，需综合运用计算机知识、项目管理、系统工程论、管理理论、相关软件知识（CAD／CAPP／CAM／CAE／PDM、 NC、 ERP、 CRM、 SCM等）、行业经验和实施方法论。同时，成功的数字油田还应表现在全员的参与，从现场的操作工人、职能部门的专业人员、部门经理直至高级经理，因此其项目组织的难度之大、细节之多是一般项目很难比拟的，因此数字油田的组织风险显然存在。

２）服务商选择的风险

数字油田的技术方案确定后，即将面临的风险就是服务商的选择。目前从事信息化服务的提供商（咨询商、软件提供商和系统集成商）为数很多，但技术水平良莠不齐，因此总体的实施效果很难保障。石油企业在选择信息化服务商时一定要慎之又慎，如果服务商选择不当，将给整个数字油田的建设带来毁灭性的打击。

３）合同风险

石油企业在选定数字油田项目服务提供商后，在签订相关合同时企业往往只注意到价格等因素，而忽视了其他的如服务等细节问题，如果不注意很有可 能在今后的实施过程中带来不必要的纠纷，将会直接影响整个数字油田建设的实施效果，所以油田企业在签订数字油田建设合同时应注意： ①要分开签订系统软件、硬件、实施、培训及服务合同； ②合同细则越细越好，尤其是双方在实施过程中的责任和义务； ③付款方式最好按照阶段性验收结果来实现； ④明确并量化项目最终验收标准。

４）项目实施风险

实施数字油田过程中，服务方缺乏相应的实施规范，忽视或者不深入进行项目的可行性研究、需求分析和系统分析等前期工作，可能导致数字油田系统的功能、实用程度都不够理想。由于实施过程中的监控力度不够，也可能导致数字油田项目不能按计划完成。实施结束，没有相应的验收，或是验收的标准出现分歧（因此在签订合同时必须确定），则会使油田企业的数字油田项目成为 “烂尾工程”。

3.运维风险

运维风险是指数字油田建成后，由于配套改革不到位导致系统无法正常发挥其效用的风险。主要包括以下几点。

１）管理变革风险

数字油田首先是一个管理问题，其次才是技术问题。

信息技术和管理技术的不断发展推动了整个石油产业的信息化变革，从而使企业的经营管理理念发生了本质的变化，它的变革如同 “工业革命 ”一样是历史发展的必然。实施数字油田战略以来，我们的一些企业应用数字化的手段不是从理顺自身的管理本身入手，而是寄希望于用数字化代替以往的手工操作。如果用这样的思路去引导数字油田的实施，其结果仅仅是计算机的手工实现，并不能给油田企业带来本质的变革，而且油田企业在实施数字化战略的过程中由于不能面面俱到，所以实施的结果是局部的效率提高了，但是整体的效率没有任何改变。

因此，数字油田的建设要从我们的管理变革开始，而管理变革必然伤及企业的核心，其风险性是必然的。

２）技术风险

我们要强调的是，在数字油田建设和运营过程中，所有信息的安全性、唯一性、集成性和共享性是所有关键技术中的最难点，它涉及设计数据、生产控制数据、营销数据、财务数据及管理数据等，如何去整合这些数据是油田企业在数字油田建设中需要投入巨大精力去关心的。

３）使用和维护风险

我们有时会碰到这样的情况，一些油田企业投入了大量的资金和精力实现了数字化改造，但是这个系统没有多少人会用，更没有多少人喜欢用、愿意用，最终成了闲置的摆设。

数字油田是实实在在的事情，需要务实而不是务虚，更需要企业里的每一个员工和实际操作者切实掌握新的业务流程，养成使用习惯。而要做得这一点就需要我们的企业领导者要有非常的魄力，制定相应的制度，强制推行。

４）人员风险

数字油田建设归根到底是要人来完成的，建设信息化项目需要企业建立自己的信息化建设梯队。信息化人才是典型的复合型人才，他们是既懂业务，又懂管理，还懂计算机的人才，这就需要我们的企业更加注重培养人才，培养出人才还要留得住人才。

10. 4. 2　数字油田的风险控制与目标规划

风险控制是基于风险而提出的措施和办法。

油田数字化是一个复杂的、多层结构的信息化系统，该项目集中了多种硬件平台、软件平台和多种开发工具，是多个厂家共同实施和开发的特大型数字化项目。实施周期长、投资数额大是数字油田的建设与运营不得不面对的残酷的现实。

数字油田的建设和运营过程中风险控制措施主要有：

用变革管理和风险管理的思想来指导整个数字油田的建设；

用发展的眼光来看待数字油田所带来的巨大变革；

按照项目管理的思路来进行整个油田数字化项目的管理；

借助专业的咨询公司来进行整个数字油田的规划工作；

（５）提出的项目指标应该具有较强的操作性，最好有一个对内和对外的双重指标体系；

对数字油田项目的服务商选择尽量合理；

在人力、财力和物力等方面确保数字油田项目的实施；

引入独立的第三方的监理机制；

数字油田项目实施完成后用制度的方式固定下来，强制实行。

数字油田是一个系统工程，在数字油田的建设过程中存在多目标决策的问题。油田企业在拟订建设计划时，不仅要考虑建设的成果，而且要考虑企业利润、设备质量和设备利用率等。有些目标之间往往互相矛盾。例如，设备质量可能同建设成本控制目标相矛盾。如何统筹兼顾多种目标，选择合理方案，是十分复杂的问题。应用目标规划可能会较好地解决这类问题。

我们需要注意的是，数字油田建设目标规划中的目标不是单一目标而是多目标，既有总目标又有分目标。根据总目标建立部门分目标，构成目标网，形成整个目标体系。制定目标时应注意协调各个分目标，消除分目标间的矛盾，以利总目标的实现。各分目标必须服从总目标的实现，不能脱离总目标。由于是多目标，其目标函数不是寻求最大值或最小值，而是寻求这些目标与预计成果的最小差距，差距越小，目标实现的可能性越大。目标规划中有超出目标和未达目标两种差距。一般以 Y＋代表超出目标的差距， Y－代表未达目标的差距。 Y＋和 Y－两者之一必为零，或两者均为零。在实际的决策中，有时超过目标的差距，有时未达目标的差距。目标规划的核心问题是确定目标，然后据以建立模型，求解目标与预计成果的最小差距。从本质上来讲，数字油田的建设不是追求 “最优方案”，而是寻求 “满意方案”。即事先给出每个目标一定的目标值，要求尽可能实现目标，而不是必须实现目标，但其不足之处是可能还存在更好的方案，这也是不同企业的数字油田方案的争论焦点。

确定好数字油田的目标规划，就进入数字油田的建设期。由于数字油田的建设涉及的投资范围广、类别多，如何在保证质量的前提下控制好数字油田的投资成本也是一个亟待解决的难题。长安大学数字油田研究所的思想是，在数字油田的投资建设过程中应引入价值工程理念，即通过集体智慧和有组织的活 动对产品或服务进行功能分析，使目标以最低的总成本（寿命周期成本），可靠地实现产品或服务的必要功能，从而提高产品或服务的价值。价值工程是将技术和经济问题有机地结合起来，以产品成本、功能指标和市场需求等有关的信息数据资料为基础，以功能分析为核心，寻求最低寿命周期成本，克服只顾功能而不计成本或只考虑成本而不顾功能的盲目做法。在数字油田的建设实践中，价值工程的理念不但可以应用在工程建设和生产发展方面，还可以作为一项指导决策、一套有效管理的科学方法应用到油田的组织经营管理方面。

10.5　小　　结

数字油田的价值研究和风险控制研究是数字油田投资建设过程中，不可的或缺的重要环节，这是因为：

数字油田价值与风险控制是对数字油田经济学的落实，是理论与实践的关系。数字油田的价值本质是指数字油田的真理含量。这些真理形象地表现为数字油田的科学与技术价值、经济价值和社会价值。

数字油田的经济价值是油田管理者最关心的价值之一。由于各油田的状况不一，我们把数字油田投资分解成最基本的生产单元 ———单井。通过对单井的数字油田投资分析向管理者解释项目投资的临界点。

风险是项目投资中不可回避的问题。对于数字油田的建设者来说，通过对风险的识别、预测和衡量，选择有效的手段，可以降低成本；通过有计划地处理风险，获得企业安全生产的经济保障。