数据就是石油 大数据技术在石油行业信息化的应用

大数据技术在石油行业信息化的应用

以云计算技术作为主要突破口来探究现代石油行业在发展 中的主要动向。

关键词：大数据技术；
石油行业；
信息化；
云计算 伴随着现代社会的飞速发展，大数据技术已经成为了石 油石化行业信息化管理的重要手段。在大数据技术的管理与 发展中，云计算技术的使用成为了软硬件资源管理的主要集 中体现的区域。而云计算领域的涉及也逐步地让人们了解到 大数据应用技术的便捷性。下面针对大数据技术在石油行业 信息化中应用的具体实践情况进行简要论述。

1云计算技术 什么是云计算技术呢？可以理解为在网络配套设施的 使用中，集中资源地统一化管理分配，从而使用户通过协同 合作来完成企业、个人的信息服务。其主要的核心技术集中 体现在虚拟化技术、数据存储技术和并行计算技术3个方面。

虚拟化技术：是对服务的一种虚拟化，将更多的服务资源进 行统一管理后，实现多个虚拟服务器共同服务的效果。这样 对于用户所需要服务资源能够进行一个更高效的支配管理，同时在数据处理和桌面系统运行上，也能够实现的服务资源 利用的最大化。数据存储技术：这一技术属于云计算的存储 技术，利用分布式的信息系统，完成对计算机集群的整合管 理，通过有效设置实现对更加庞大的类型数据进行存储的目 标。在运行中主要依据于软件的集合工作，从而达到内外部 的业务数据访问的目的。从目前的数据存储技术来看，主要 有Google文件系统（GFS）和Hadoop分布式文件系统（HDFS） 两种技术来供应实际的使用。并行计算：是指同时使用多种 计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度 和处理能力的一种有效手段。这种计算方法，能够极大地提 高计算的资源的处理速度。通过化整为零的方式实现一个问 题分步解决，从而解决大型而复杂的计算问题。

2信息化运行现状和发展趋势 伴随着我国经济的迅速发展，石油行业也得到了全面的 发展，在管理上也逐渐地意识到信息化改革的重要性。在实 施的石油行业管理中，通过对传统模式的改革，逐步地实现 了向信息化、数字化转变的目标。通过对企业信息资源的有 效性管理，并结合现有的管理模式，更加有效地提高了企业 资源的利用率。下面对传统管理模式和信息化管理模式的优 缺点进行对比。信息检索速率的改革：传统的信息管理会面 临巨大的信息检索工作，即便是在现代的企事业单位高效率 软硬件工作环境下，信息传输速率也都会出现瓶颈。而大数 据技术的信息检索管理则会有效地改善此类问题，从而更加便捷地将生产、维护、运行中所出现的信息资料统一进行提 取备份分析，通过高效的算法以及软硬件资源的里配置，迅 速地筛选出所需要的一系列信息资源，从而实现对信息速率 的极速提升。通过这样的信息技术应用，极大地提高了企业 部门的系统管理工作的效率，加速了企业管理的信息化市场 应用改革的进程。产品全生命周期管理的改革：传统的产品 生命周期较为复杂和繁琐，通过可研、立项、设计、施工、 运行、维护监测等多个阶段测试后，方可进行投产使用。而 设计期间以及施工期间的信息检索以及采集处理需求量较 大，导致资源消耗也过大，极大地增加的生产周期的负担与 运营成本。而大数据技术中的信息模拟仿真技术就是解决此 类问题的有效方法，它能够合理地利用和分配现有资源，精 准地检索出所需资料，并高效地进行数据处理。同时通过虚 拟的模拟演算，实现对数据准确性的校验与检测，最终达到 缩短工期的目的，为生产提供了更高的生产安全保障。行业 信息的展示方面：传统的信息管理方法，主要通过纸质文件 的形式来进行展示存在诸多的不便。而通过现代大数据技术 的信息化管理，能够更加直接地将信息展现在人们的视野之 下，使用户获得全方位立体式的信息展示，从而使信息更容 易被用户解读，也让用户更有兴趣去了解所展示的信息。

3云计算技术的实际应用 云计算技术在石油行业信息化中的提供的服务与架构 如3．1数字化油田的空间数据库构架 利用大数据技术的超强数据存储能力和虚拟化技术构 建一个更加完善和全面的油田空间数据结构，通过等比例尺 的多维度数据监控管理，配合虚拟化技术提供的资源与服务， 实现在地理信息数据上的有效调度与管控。

3．2建立数字油田的标准体系 数字油田虽然已经经过多年的建设和发展，但是数字油 田标准化体系一直处于滞后的状态，成为制约数字油田进一 步发展的关键因素。建立数字油田的首要任务是制定有关数 字油田建设项目管理类标准规范、软件开发及运行维护通用 标准规范、数据建设类标准规范。其中总体设计还会涉及到 基础信息分类编码规范和适用于勘探开发应用系统建设的 具体标准规范。数字油田标准化体系的建立会对工程项目管 理、信息基础设施、数据及交换、信息安全、信息系统建设、 系统运维服务等多个方面提供最佳的数字化信息服务。

3．3建立企业数据仓库 随着数据容量与数据类型在过去几十年里的大幅增长， 传统的数据存储模式已经无法负荷日益增长的数据量，而数 据仓库技术的出现与发展满足了数据存储与分析的这两类 庞大的需求，从而彻底改变了数据集成的前景。在建立数据 仓库的技术方法中，企业中所有数据首先会根据数据类型进 行分类，也会考虑到数据本身的性质及其相关的处理需求。

数据处理过程将会用到内置在处理逻辑中并且整合到一系列编程流程中的业务规则，数据处理会使用到企业元数据、 主数据管理（MDM）和语义技术等。数据仓库技术可以高效 利用当前及未来的数据架构和分类方法，保持处理逻辑的灵 活性，使它能够在不同的物理基础架构组件上发挥作用，从 而提高企业的信息化管理的效率。

3．4大规模数据的并行处理与计算 现有并行程序设计算法需要考虑数据的存储管理、任务 划分与调度执行、同步与通信、灾备恢复处理等几乎所有技 术细节，且非常繁琐。为了进一步提升并行计算程序的自动 化并行处理能力，应该尽量减少对很多系统底层技术细节的 考虑，从底层细节中彻底解放出来，从而更专注于应用问题 本身的计算和算法实现。目前已发展出多种具有自动化并行 处理能力的计算软件框架，如GoogleMapReduce和 HadoopMapReduce并行计算软件框架，以及近年来出现的以 内存计算为基础、能提供多种大数据计算模式的Spark系统 等。并行计算的性能评估是通过加速比来体现性能提升的， 这里所提到的加速比是指并行程序的并行执行速度相对于 其串行程序执行速度加速了多少倍。这个指标贯穿于整个并 行计算技术，是并行计算技术的核心。从应用角度出发，不 论是开发还是使用，企业都希望随着处理能力的提升，并行 计算程序的执行速度也需要有相应的提升，从而完成大规模 数据的并行处理与计算。

4结语随着现代信息化技术的不断发展，已经逐步地实现全面 的信息化改造建设。而对于作为社会生产命脉的石油石化行 业，利用大数据技术实现其信息化的管理与发展，已经成为 了一种趋势。在本次的论述中，针对于传统的信息管理策略 与现阶段的社会生产模式进行了对比分析与研究，通过对现 有问题的探究与认知，进一步证明了大数据技术具有更加便 捷高效的特点。倘若要在石油行业的全面信息化建设中大力 发展大数据技术的管理，仍需要进行不断的更新与调整，只 有做好各个方面适应性改造，才能够实现对工程管理技术上 的重大科技突破。

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