数字油藏的数据管理解决方案

根据数字油藏的需求分析，其数据管理应解决几个问题:①必须具备多种格式、多种样式、多种来源的数据提取、分析的功能，实现多学科综合研究数据的集成化管理，为储层建模的各项研究提供通用的及时信息，但没有必要统一管理油气勘探开发的全部数据;②应实现由事物处理型向数据分析型环境的转变，并能较好地适应数据、环境和应用的变化，以满足数据的综合分析的要求;③石油行业多年来开发了大量的勘探开发关系数据库及相应的软件，这些都是石油工业的财富，应采用合适的方法加以利用，而不是弃之不用;④储层建模的数据随着时间和空间在发生变化，储层建模的应用同样随着油气田勘探开发程度而不断变化;⑤应采用目前市场上普遍流行的数据库系统。

地理信息系统集数据采集、存储、管理和分析功能于一身，可以按照空间位置将许多独立而有彼此联系的对象，如井和储层联系在一起，以多种方式对空间信息进行可视化表达，可快速、精确和综合地对复杂具有不同属性的空间对象进行定位和分析;以空间分析方法为手段，可以对空间数据进行数据处理;以多种专题地图样式可以满足空间数据和属性数据的综合表达，如研究沉积微相与注水井和采油井之间的关系，判断沉积微相的划分是否正确。由于空间数据仓库具有集成和面向研究主题的特点，因而可采用空间数据仓库来存储和管理数字油藏的多源数据，同时可实现由事物处理型向数据分析型环境的转变。可见，储层建模的数据管理可以以GIS平台的功能为基础，按照储层建模的特点进行扩展，借此提高储层建模的效率。其空间数据仓库系统架构如图3-9所示。

第一层为源数据层，是空间数据仓库的物质基础，可存储在不同的平台和不同的数据库中，开发有效的数据提取算法可以很好地利用已用的勘探开发关系数据库。

图3-9 油气储层建模系统的数据管理框架

第二层是数据变换工具层，主要包括提炼、转换、空间变换。数据提炼主要指数据的抽取，如数据项的重构、删去不需要的运行信息、字段值得解码和翻译、补充缺漏的信息、检查数据的完整性和相容性等;数据转换指同一数据编码和数据结构、给数据加上时间标志、根据需要对数据集进行各种运算以及语义转换等;空间变换指空间坐标和比例尺的统一，赋予一般数据的空间属性。

第三层是空间数据仓库层，有元数据和数据集市组成，元数据是数据仓库的核心，是关于数据的数据，是关于数据和信息资源的描述信息。它通过对地理空间数据的内容、质量、条件和其他特征进行描述和说明，帮助人们有效地定位、评论、比较、获取和使用地理相关数据。空间数据仓库以多维方式来组织数据和显示数据。空间维和时间维是空间数据仓库反映现实世界动态变化的基础，它们的数据组织方式是整个空间数据仓库技术的关键。空间数据仓库的数据组织方式可分为基于关系表的存储方式和多维数据库存储方式。基于关系表的数据模型主要有星型和雪花模型;多维数据库数据模型主要是超立方体结构模型。空间维数据的具体表现形式为空间对象的名称和指向空间对象的指针。

第四层是空间数据引擎层。由数据提供者和一组数据引擎组成(如SQLServer引擎、Oracle引擎)，这些引擎一般的GIS平台都提供，可直接使用。

数据变换工具从多源数据中抽取数据提供给储层建模的空间数据仓库，为数据源和空间数据仓库之间架起了一座桥梁，使源数据得到了增值和统一，最大限度地满足了空间数据仓库高层次决策分析的需要;空间数据仓库按照应用由数据集市组合而成，空间数据引擎隔离应用和数据集市，应用系统不直接与数据的存储和管理联系，保证数据集市与应用系统的相互独立，一方面，使数据集市有良好的自适应性、可伸缩性;另一方面，简化了应用系统的开发，提高了应用系统的可移植性和可重用性。