数据+上游，路怎么走

  [中国石油新闻中心2021-09-14]
  数据是数字经济时代的关键生产要素，是第三次工业革命的关键成果，更是第四次工业革命的重要基础。数据资产已经成为企业发展的核心竞争力，强化数据资产的沉淀与建设势在必行。随着数字化转型进程的加快，数据科学与大数据技术成为相关产业数字化转型、智能化发展的核心引擎。
  应用数据科学与大数据技术，挖掘油气领域数据资产的价值，提供高效数据及一体化服务支撑油气勘探开发领域科学研究及决策管理，对推动油气领域数字化转型具有重要意义，是我国油气企业成为一流国际油公司的必由之路。
  油气企业数字化转型新契机
  习近平总书记曾强调：“要抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设。”2020年4月20日，国家发改委明确将数据中心作为信息基础设施，纳入“新基建”范畴。随着国家对战略性新兴产业的重视，“新基建”任务的提出，数据中心迎来了新的发展机遇。未来将相继建成若干国家级的数据中心，预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%，数据科学与大数据相关应用进入快速发展轨道。
  我国油气勘探整体处于勘探中期，近年来新发现规模较大的油气储量资源主要集中在超低渗、深层及非常规领域，如何应用数据科学与大数据技术提高构造解释精度、储层解释符合率、地质目标钻探成功率等，是夯实公司原油长期稳产、天然气稳健增长基础的重要手段。我国石油企业目前已经建成一系列的信息管理系统，实现了对结构化数据的有效管理和应用，但针对各种报告、文章及成果等管理系统缺失，数据资产尚未真正建立起来，海量的数据仍无法实现开放共享，不能有效满足业务应用。数据科学与大数据技术与油气勘探开发业务的融合应用将为油气领域数字化转型、高质量发展以及企业战略目标的实现提供新契机。
  数据+上游的应用路线图
  目前，数据科学与大数据技术应用已经取得了一些成绩，但也面临不少挑战。第一，数据科学与大数据技术应用需要高质量、全方位的数据支撑，数据治理至关重要；第二，油气上游领域分散的数据仍需深度整合，尤其是研究和利用知识图谱等新一代信息技术实现多源异构数据的融合，进而构建完整的知识体系；第三，针对不同业务应用、不同组织的业务应用、数据没有统一的平台管控，难以从全局层面挖掘数据价值，可以通过数据中台构建服务，建立专业数据的关联关系，实现应用和数据的相互操作及共享复用。因此，勘探开发领域的数据治理、知识图谱、数据中台的建设将成为上游领域数字化转型的核心。
  其一，重视数据治理，提供高质量全方位的数据源。多年来，我国石油企业致力于构建分类清晰、存储合理、使用高效、可持续改进的数据治理体系，包括保障机制和数据管理。以中国石油为例，在油气上游领域，为了加强物探资料各探区企业级管理、矿权流转区块所在盆地集中管理和异地备份管理需要，开展物探资料云数据中心的建设，统一管控和治理数据及图件资料，实现对油气上游领域大块数据的全面完整管理；勘探生产板块按照“两统一、一通用”，建设梦想云平台，通过构建数据湖，逐步整合中国石油的上游各专业多层次、多维度的数据，以满足油气上游业务科研生产和业务管理需求。
  数据治理，是数据体系建设的首要环节。建议加强数据治理工作，通过数据治理体系建设，实现这些专业数据可用、好用、用好，从而构建石油企业上游领域高质量、全生命周期数据资产，为勘探开发领域的业务研究、经营管理提供全方位数据支撑。
  其二，建设领域知识图谱，全面开展智能化应用探索。油气上游领域数据向资产转变的关键是通过勘探开发知识图谱的建设构建油气数据资产知识体系。随着人工智能特别是深度学习和自然语言处理技术的迅速发展，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、智能推荐、物联网设备互联、可解释人工智能等方面展现出丰富的应用价值。知识图谱技术可降低专业人士使用知识的门槛，缩短知识检索和调研的时间；可快速发现并挖掘知识的价值，提高勘探开发决策的效率。因此利用知识图谱相关技术实现对勘探开发数据管理自动化、检索智能化、分析多维化并将其应用于油气领域的各类实践中具有很重要的现实意义。
  面向油气勘探开发领域科研生产需求，设计并构建勘探开发知识图谱，需遵从实际业务需求，结合上游领域多专业多学科协同特点，考虑国内油气领域的科研业务模式，从地学角度出发，以盆地、油气藏为主线构建领域知识图谱。其构建过程包括知识体系分类、本体模型的构建、命名实体识别及关系抽取及知识融合等部分。
  建议加快勘探开发全领域知识图谱的建设，编制勘探开发领域知识图谱构建标准，采用共建的模式完成油气上游领域知识图谱的构建，并全面在上游领域开展“数据+知识”的双驱动探索实践，智能化解决专业问题，引领“第三代人工智能”技术的发展。
  其三，研发勘探开发数据中台，模块化复用服务实际业务场景。数据中台是指利用新一代信息技术，对海量结构化和非结构化数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准，形成大数据资产层，进而提供业务强关联、企业独有、可复用的高效数据服务。数据科学与大数据技术的应用实践通过数据中台，实现数据技术能力和数据资产的建设和应用。
  通过数据中台构建数据服务，实现应用和数据的互操作及共享复用。将应用系统中的数据拆分、解耦、封装成服务，并形成新的运行管理逻辑，打破信息孤岛，实现应用集成和功能模块化、服务化敏捷开发，实现业务数据化、数据业务化，满足协同研究及业务应用需求。
  勘探开发领域无论在专业上还是在数据上均存在着复杂的依赖和关联关系，同一类数据会支撑不同业务场景的服务，因此建议全面推动勘探开发数据中台的建设工作，统一数据，统一标识，细化业务场景，研发标准的应用模块，实现对不同业务场景的复用和支撑，为挖掘数据资产的业务价值铺平道路。
  未来，通过数据科学与大数据技术的深入应用，在油气上游领域构建一个全感知、全链接、全场景、全智能的数字世界，进而优化、重构物理世界的业务，实现对传统管理模式、业务模式、商业模式全面创新和重塑，全面建成数字化生态、实现数字化创新，提升企业竞争力。（周相广中国石油勘探开发研究院信息技术中心）