空间数据仓库的逻辑模型

依据建立的空间数据仓库概念模型并不能直接建立空间数据仓库的物理模型，而是首先建立空间数据仓库的逻辑模型，由逻辑模型来指导空间数据仓库的物理实施。空间数据仓库逻辑模型的设计主要包括粒度层次划分、数据分割策略、关系模式的定义、数据源及数据抽取模型的定义。由于数据分割主要是针对存储空间而言，这里暂不考虑。

所谓粒度就是空间数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。越是详细的数据，粒度级别就越小;越是概括的数据，粒度级别就越大，粒度的大小不仅影响空间数据仓库所能回答的查询类型，同时在很大程度上决定了存放在空间数据仓库中数据量的大小和查询的效率。储层建模过程总体上可以划分为精细储层地质研究、储层模型的建立、储层模型优选及应用3个阶段，每个研究阶段都以前一个阶段的研究成果作为基础，可见储层建模的空间数据集市可按时间和空间的组合来进行数据的组织，以研究阶段为时间的度量参数，以储层作为空间的度量参数。借鉴一般空间数据仓库的组织方式，可分为早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级4个层次，每个层次对应的研究阶段、空间范围和数据特征如图3-8所示。

图3-7 油气储层建模系统的空间数据仓库的划分

数据仓库的每个主题都是由多个表来实现的，这些表之间依靠主题的公共码键联系在一起，形成一个完整的主题。在概念模型设计时，需确定数据仓库的基本主题，并对每个主题的公共码键、基本内容等做了描述。这里对每个研究主题进行模式划分，形成多个表的关系模式。

为了保证数据库的开发性和共享性，关系模式的建立采用中国石油天然气总公司发布的《中华人民共和国石油天然气行业标准》(SY/T6239—1996)，同时参考POSC数据模型，针对储层建模的数据特点，适当进行扩展，如变差函数定义的保存等，建立了储层建模的空间数据仓库。

图3-8 储层建模的数据集市的粒度划分

数字油藏的数据抽取方式主要有3种:一是直接输入或外部文件导入;二是根据油田常见的专业软件的数据格式设计数据抽取模型，也就是提供数据接口;三是根据石油行业的关系数据库模式定义其与数字油藏空间数据仓库的关系映射，直接抽取。