采油厂数据资源建设在此特指采油厂勘探开发、生产经营过程中产生的数据、图形、文档等全部资料的计算机采集、处理、管理、存储、应用的集合，这个过程也历经了漫长的过程。数据资源建设是石油开发企业信息化的资产、前提和基础，随着各行各业信息化的推进，企业需要在信息化的环境下对数据信息进行采集、加工、存储、检索、分析、统计、发布和输出等操作。同时，随着油田开发难度的增大，开采成本越来越大，由此带来投资、经营的决策风险也越来越大。在这种情况下，决策者需要一种能从众多琐碎数据中分析出能够准确反映采油厂生产经营状况有价值的信息来辅助他们进行科学管理。因此，采油厂数据资源建设对于提高石油企业的竞争力和支持自身的高效持续发展具有深远的意义。
    一、 数据资源建设模式实践
    1.传统数据资源建设模式
    这个时期是从90年代中期开始，以网络为依托的信息管理系统取得了明显进步，典型的应用包括基于开发数据库的专业应用系统、管理信息系统(MIS)，以及办公自动化(OA)等。这一时期典型数据资源建设模式如下图所示：

    从数据管理和流程上，采用三级管理模式，一级采集应用端：完成采集、入库、应用、维护、上传；二级中转层完成下级单位数据汇总、监督、审计、上传。三级采油厂综合层监督进行全部门的数据库系统设计、物理设计、逻辑设计、用户设计和应用设计，并数据资源最大限度的在网络上共享。
    数据应用模式有两种：一是二层C/S 模式，客户方软件一般由应用程序及相应的数据库连接程序组成，服务器方一般是某种大型的数据库管理系统。二是两层的或简单的三层B/S模式，通过B/S模式扩展了C/S概念，实现了开发环境与应用环境的分离，使开发环境独立于用户前台应用环境，避免了为多种不同操作系统开发同一应用系统的麻烦，也便于用户的使用、培训以及软件安装和升级。
    通过采油、地质、作业、生产等系统的开发使用，使得大量开发数据及时汇总形成厂级数据库，丰富了网络资源，使计算机信息技术渗透油田开发，并在各级各部门得到有效应用。但随着油田的精细化管理，和各行各业信息技术应用的推进，目前的数据资源建设管理现状和系统应用满足不了跨专业、跨系统的综合分析决策的需要，提出了对数据资源建设整体考虑的需求。
    2.源头数据资源建设模式
    随着石油石化上游企业信息化的发展和数字油田技术的深入研究，确立了数据资源中心建设的核心作用，提出一系列问题，要求数据采集完整、规范、及时、精准，才能满足数字油田发展的需求。2004年中期开始，源头数据资源建设模式应运而生。
    源头数据资源建设思路是：油田信息化建设必须从数据源头入手，实现源头数据的“一次采集，全局共享”的目标，确保上报数据的“及时性、准确性和完整性”，满足油田生产、科研和管理的计算机应用需要。依据油田勘探开发生产的流程和现场的实际需求，以科研、生产、经营、管理流程的实体作为对象，理清对象本身的静态和的动态数据，全面整理业务运转各环节产生的原始数据，制订出胜利油田源头数据的采集标准试行版和相应的管理、应用模式，由下图表示：

    在数据源层，完成对采油厂业务属性数据、空间数据、图形数据、实时数据、文档数据的采集和质量效验。
    在数据存储层，接受和统一管理来自于各源头的各种类型的数据资源，形成覆盖采油厂生产经营全过程的数据中心，建立与国际公司接轨的数据管理模式，实现集中管理。
    在主题应用层，根据不同的应用主题梳理数据源、集成源头数据和建立相应的主题应用库，实现不同的应用主题，包括决策支持层应用。
    这种模式的建立和实施是一种适应性比较灵活的架构，通过一定的技术手段和工具软件支持下，建立有效的数据集成和数据服务机制，可以满足从简单到复杂的不同类型的软件应用需求。
   

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