鄂尔多斯盆地是中国第二大沉积盆地，总面积约为37×10⁴km²，横跨陕、甘、宁、蒙、晋五省区，该盆地的石油勘探始于20世纪50年代，直到21世纪初，随着科研人员对超低渗透、致密油气藏开发技术的不断探索，才迎来鄂尔多斯盆地大规模开发，同时也积累了大量的地质、工程、工艺等多专业领域的生产数据和研究成果^[1]。

伴随着油田的快速发展和信息技术的进步，中国石油长庆油田公司(简称长庆油田公司)信息化建设先后经历了专业系统独立建设、数字化集中建设与集成应用、共享应用与智能化探索3个阶段。在这个过程中，通过整合、集成已有的钻井、录井、测井、试油、分析化验、油气生产、动态监测等专业数据库，新建地质图件、项目文档等研究成果库和地质露头、数字岩心等专题类数据管理系统，对勘探开发各类动静态数据实现了集中统一管理^[2]，构建了具有大数据特征的油气藏数据资源池，为数据共享服务和挖掘应用奠定了基础。但随着信息化建设逐渐深入，同样出现了数据库多、平台多、孤立应用多的“三多”现象，跨部门、跨领域的数据集成共享还不够充分，无法满足公司层面的数据分析应用，离全域数据管理、全面集成共享、数据到资产的转化等目标还有一定距离。

为解决信息化建设集成共享难的问题，国内外各大IT公司和石油服务公司纷纷采用以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新兴技术，先后开展了一系列智能化平台的研究与建设，共享化、协同化、一体化、智能化成为勘探开发业务领域的主流发展方向。与此同时，中国石油天然气股份有限公司上游板块也相应提出了“两统一、一通用”的智能共享建设蓝图，核心是建设勘探开发梦想云平台，实现上游业务“一个湖、一个平台、一系列业务应用”，支撑油公司模式改革和一流综合性国际能源公司建设^[3-4]。

长庆油田公司遵循总部勘探开发梦想云平台建设理念，结合油田现有勘探开发数据资源和业务应用，为增强全局数据治理、数据共享和智能分析能力，建立盆地级区域数据湖，为智能油田建设提供数据服务，构建油田数据共享管理应用生态，推动“共享中国石油”战略落地。

区域数据湖建设依托总部勘探开发梦想云平台，与总部主湖保持数据逻辑统一、分布存储、互联互通，最终形成连环湖架构^[5]，主要管理本地区各类数据资产，负责全盆地数据的入湖和治理，其构成如图 1所示。

图 1

图 1 长庆油田公司区域数据湖建设示意图 Fig. 1 Schematic diagram of regional Data Lake construction of the Changqing Oilfield Company

数据采集是区域湖建设的基础，通过建立标准化的数据采集与管理办法，保障源头数据持续入湖; 共享存储层的建设以长庆油田数字化油气藏研究与决策支持系统RDMS^[6]为基础，扩展井筒工艺、地面工程、生产运行、安全环保等业务数据，形成统一的数据管理平台与质量管理体系，实现数据及时性、准确性、完整性、标准性和唯一性的存储、管理与共享; 区域湖建设以建立业务开放的数据生态为目标，增加分析库和领域知识库建设，并提供高速索引模块，为高效的知识服务与数据分析提供统一的数据服务。

油气藏研究过程是对油气藏进行综合性、一体化认识，以及判断、决策、再认识、再决策的复杂过程^[7-8]，其实质就是对数据进行组织加工，借助专业软件的处理分析和研究人员的创造性思维，形成指导工程实施的方案部署，经现场实施结果的及时反馈，进而持续优化科研人员的方案部署。由此可知，整个过程中数据、软件、信息反馈发挥着核心作用。因此，要实现高效率的油气藏研究，必须做到多学科海量数据的高效组织和研究成果的实时共享，不同门类专业软件的集成应用，以及多专业跨部门协同、信息实时反馈与良性互动。

协同研究环境以提高效率、促进知识积累与信息共享一体化为目标，基于盆地级区域数据湖，梳理油田勘探开发业务流程和目前使用的主流专业软件，通过开发专业软件接口和在线分析工具，搭建一体化的协同共享研究环境，辅助开展油气藏综合研究和智能分析。

按照油气藏勘探开发各个阶段的实际业务流程，参照行业标准，系统梳理油气预探、评价、开发、稳产等各阶段的业务主题。针对每一个主题业务所涉及的各个环节，再梳理每一项业务研究所要用到的基础数据和成果数据，并将业务流程规范化(表 1)，实现业务流与数据流的统一，为数据共享、成果继承奠定基础。同时，依据国家标准与行业规范，对油气藏研究成果数据在图表名称、内容、样式等方面进行标准化^[9]。

表 1

表 1 “地质研究”业务数据集梳理示例 Table 1 Example of data sets summary of geological research 业务节点 所需数据集 地震解释 ××井钻井基础数据表 ××井地质分层数据表 ××井试油试采成果表 ××井测井曲线数据 ××井测井解释成果表 ××工区地震数据体 ××工区测网数据 ××工区砂厚统计表 ××构造××区块(断块)××(组段、油组、油层)连井对比图 ××井录井综合图 ××井岩心录井图 地层研究 ××井基础数据 ××井井斜数据表 ××井测井曲线数据 ××井地层分层数据 ××井测井解释成果表 ××井岩屑描述记录 ××井钻井取心描述记录 ××井井壁取心描述记录 ××井岩石薄片分析数据 ××井岩心照片 ××工区二维(三维)地震数据体 ××工区砂厚统计表 ××井测井解释成果图 ××井录井成果图 岩心分析综合柱状图 ××构造××区块(断块)××(组段、油组、油层)沉积微相图 构造研究 ××工区二维(三维)地震数据体 ××井基础数据 ××井井斜数据表 ××井测井曲线数据 ××井地层分层数据 ××凹陷(构造带、构造、区块等)构造剖面图 ××凹陷(构造带、构造、区块等)××(层系、层位、砂组、小层)顶面构造图 沉积研究 ××工区二维(三维)地震数据体 ××井基础数据 ××井井斜数据表 ××井测井曲线数据 ××井地层分层数据 ××井测井解释成果表 ××井岩屑描述记录 ××井钻井取心描述记录 ××井井壁取心描述记录 ××井重矿物分析数据 ××井轻矿物分析数据 ××井岩石薄片分析数据 ××井岩心照片 ××井单井相分析成果 ××区块××井-××井连井相分析成果 ××凹陷(构造带、构造、区块等)××(层系、层位、砂组、小层)沉积微相图 ××凹陷(构造带、构造、区块等)××(层系、层位、砂组、小层、单砂层、砂体)顶面构造图

表 1 “地质研究”业务数据集梳理示例 Table 1 Example of data sets summary of geological research

针对油气田勘探开发专业软件门类多，数据格式不开放、标准不统一的现状，从软件分类、软件描述、主要功能、数据格式、运行环境、数据存储及使用频率等方面对目前使用的勘探开发软件进行梳理，最终确定常用主流基础软件开发专业软件接口，打通数据传输通道，建立不同专业软件之间的无缝集成。

专业软件接口的开发采用统一集成框架，通过与厂商合作、基于SDK扩展开发及应用第三方产品等多种模式^[10]，整合地质、地震、测井、油藏工程等多个业务领域的专业软件，实现数据快速提取、标准格式自动转换及“一键式”发送等功能，大大节省了科研人员搜集整理数据、格式转换等数据处理时间。以运用石文(Gxplorer)软件绘制一张油藏剖面图为例，科研人员只需输入井名、指定成图层位、点击成图按钮，系统就会自动推送绘制这张油藏剖面所需的各类数据，进行格式转换后一键发送至石文软件。通过与以往工作模式进行对比可知，专业软件的集成应用，大幅提高了工作效率。

油气藏研究涉及数据种类繁多，科研人员需要在各专业数据库和相关部门进行数据收集，渠道分散、费时费力、效率低下，而且主要依托电子表格工具进行图表分析，数据整理步骤多，图表深入分析只能通过手工整理原始数据重新绘制，缺乏灵活性。如专题图制作过程中，往往需要收集每口单井资料，逐井导入数据、绘制图像、截取图像、粘贴图像，耗时耗力。

针对以上问题，通过数据自动推送、加工处理，开发数据统计分析、模型算法、图面作业、专题图绘制等辅助工具，提供便捷的图面作业、图表分析等人机交互界面，建立基于标准化业务流、数据流的在线分析环境，辅助开展油气藏综合研究及交互分析。以储层特征研究类工具为例，针对薄片鉴定、粒度分析、常规孔渗、压汞等样品分析测试，系统集成了岩性分类、沉积环境恢复、物性分析等21种储层研究常用图版，采用“数据+模板”的成图方式，可快速计算目标区的碎屑组分特征、孔隙组合、粒度概率曲线等参数图件。

在统一数据湖的基础上，以研究项目为基本协同单元，以项目生命周期为主线，将研究人员与项目、岗位、数据(含成果)、专业软件、常用工具有机融合，为勘探开发研究及决策人员构建一体化工作平台，实现对地质、油藏综合研究全过程应用支撑。

结合前期业务节点和专业软件梳理结果，按照不同项目类型定制业务节点、数据集、相关专业软件和工具，根据角色的不同，为研究用户构建项目协同研究环境，即项目工作室(图 2)。通过项目工作室，项目研究所需的各类数据可通过数据湖选取、其他项目关联、专业软件关联及本地上传等多种方式进行组织，真正做到了数据、成果、软件之间的共享与协同; 同时还建立了项目分级管理，支持基于任务驱动的项目过程管理，项目经理或项目负责人可以根据研究内容，定制研究流程、组建项目团队、分解研究任务、把控项目进度、审核研究成果，确保项目按时完成、成果按时归档，做到科研项目全线上管控。

图 2

图 2 项目协同研究环境主界面示意图 Fig. 2 Schematic diagram of main interface of project collaborative research environment

鄂尔多斯盆地风险勘探主要针对盆地中—新元古界区带成藏地质条件开展综合研究，中元古界主要勘探层系为长城系，目前整体的勘探与地质研究程度较低。从整个盆地来看，已基本厘清坳陷槽分布的构造格局与大型基底断裂性质，通过盆地南、北地质露头和井下资料分析，发现了潜在的烃源岩，长城系成为鄂尔多斯盆地具有远景勘探潜力的重要层系，具备通过风险勘探向深部新领域寻找新发现的有利契机。对于长城系钻探目标的优选，在通常情况下，从地震勘探成果总结到地质成藏条件的论证需要2~3个月，而借助梦想云协同研究环境，对三维地震、钻井、录井、测井等综合资料进行融合，在1个月内就可以完成各类综合成果图件制作，优选有利钻探目标，最终提出依据充分的建议井位。

根据项目类型定制特定项目研究所需的业务节点和数据集、专业软件、在线分析工具，应用盆地区域数据湖资源，选取研究目标区重点井的钻井、录井、测井、试油、分析化验等相关资料，搭建项目工作室。应用项目过程管理功能，项目经理围绕主要研究目标细化下发10项子任务(图 3)，指定具体的承担人、交付成果及完成时间。

图 3

图 3 项目工作室任务创建与管理界面示意图 Fig. 3 Schematic diagram of task creation and management interface of project studio

利用协同研究环境和数据可视化功能，可快速查看单井相关的结构化数据、非结构化数据，在线调用展示前期完成并已归档的测井曲线、岩心照片、四性关系卡片、地质图件等非结构化成果资料(图 4); 同时通过专业软件接口，将单井资料推送至专业软件中，快速编制地层对比剖面图、成藏模式图等图件，综合分析有利成藏条件，并将更新后的成果经审核后归档至数据湖，便于成果的继承共享。

图 4

图 4 测井曲线在线查看界面示意图 Fig. 4 Schematic diagram of online viewing of well logging curves

为进一步了解中元古界—下古生界地层结构及基底构造形态，预测长城系局部隆起构造，需结合目标区地震处理、解释成果，落实圈闭特征。应用云平台三维地震数据可视化工具，可脱离地震解释软件限制，地质研究人员即可远程调用、查看研究工区的二维剖面，对三维地震数据体过井剖面进行自动切片(图 5)，立体展示反射层构造形态，辅助开展地震、地质综合研究，精细刻画目标区地质特征。

图 5

图 5 三维地震数据体切片剖面展示 Fig. 5 Profile display of 3D seismic data volume slice

优选出目标区后，利用梦想云协同研究环境井位部署论证应用场景，同时打开地层厚度图、沉积相图、构造图等多种类型图件，通过多图联动对比功能部署意向井(图 6)，在综合分析地质、地震、生产等各类资料的基础上，多专业协同分析井位的合理性，协同完成项目目标研究。

图 6

图 6 多图联动意向井部署示意图 Fig. 6 Schematic diagram of intention well deployment with multi-graph linkage

经论证，在该目标区部署两口风险探井。通过地震层位标定，预测建1井钻遇地层厚度及断裂位置(图 7)，为钻井地质设计提供可靠依据。建1井钻遇多套含气层系，经地质综合分析，有望获工业气流，为该区后续勘探开发指明了方向。

图 7

图 7 三维工区过井测线地震偏移剖面 Fig. 7 Cross-well seismic migration profile of a 3D work area

通过油气藏协同研究项目工作室的构建与应用，取得了3个方面的成效：一是大幅提高了科研工作的质量和效率。数据的高效提取、软件的无缝集成、成果的共享与继承，避免了低效的数据准备和重复劳动，可以使技术人员投入更多的时间和精力用于创新性研究。二是促进了科研和决策方式转变，全面的数据服务、共享的科研支撑平台，改变了传统的研究模式，实现了勘探与开发一体化、研究与生产一体化、地质与工程一体化，促进了油气藏管理水平的提升。三是以项目为核心的研究管理，建立了跨学科、跨部门、跨地域的协同研究团队，便于数据、成果的共享和项目进度管控。

基于勘探开发梦想云定制的项目协同研究环境，可以方便获取数据湖中结构化数据、非结构化数据和时序数据等各类数据，并且与专业软件之间直接进行数据推送应用，实现了各专业数据与多种专业软件之间的无缝对接，数据和成果得到多层次共享使用，显著提高了工作效率。

通过快速搭建项目工作室，实现了以项目为主线的研究团队、数据和任务的一体化管理，提高了项目管控深度，并为项目成员建立了交流互动平台，方便项目组成员之间成果交流。