引用格式：牛永胜，岳翔，陈维汉，等.数据湖平台智能油田实时数据服务标准化研究［J］.网络安全与数据治理，2024，43（9）：77-83.
引言
目前，大多数油气田企业仍然使用传统的以专业为单位“竖井”式数据管理手段。随着多源异构数据数量和种类不断增多，油气田生产涵盖了从地质勘察、物探管理、油气集输管理、设备设施状态监测到健康和安全管理等流程和工艺。每个环节产生的数据都各具特点，导致数据管理分散凌乱，给数据资源的上下衔接和循环共享管理带来困难。随着大数据时代的演进，数据管理手段不断更新，数据湖被广泛接受。作为一种数据资源治理与服务管理平台，数据湖接收来自不同源头、格式和结构各异的数据，并对数据进行清洗、转化与加工处理，封装为数据服务，供各应用系统使用。
随着数字孪生（Digital Twins，DT）、商业智能（Business Intelligence, BI）、模型诊断等技术的发展，油气田生产的业务侧对实时数据分析应用的需求日益迫切。石油行业在利用实时数据服务时又面临着几个显著的挑战：一是数据量庞大且种类繁多，要求石油企业必须具备高效的数据采集、存储和处理能力，以确保数据的完整性和可用性。二是实时性要求极高，因为石油生产过程中的任何细微变化都可能对生产效率和安全产生重大影响，因此实时数据服务必须能够迅速捕捉并响应这些变化。此外，数据安全与隐私保护也是石油行业必须面对的重要问题。
智能油田实时数据服务主要通过边缘计算与云端协同、大数据分析与可视化、智能决策支持以及一体化管理平台等方法实现。边缘计算与云端协同在实时性和数据处理能力上表现突出，能够显著降低数据传输延迟并提升处理效率；智能决策支持系统则显著增强了决策的科学性和准确性。而大数据分析能够为油田的勘探开发、生产优化、设备维护、风险预警等提供支持。作为实时数据应用的基础，面向大数据分析的实时数据服务标准化开发是一项决定性技术，保证实时数据能够在数据湖中实现采集、加工、共享、存储、应用，保证整个数据链路完整、准确，保障数据调用质量和数据统一［1-4］。现有的实时数据标准化在数据采集、处理和存储方面面临复杂挑战，本文提出了一种基于分层结构的实时数据服务标准化方法。该方法不仅精细化了数据分层，完善了管理体系，还提供了切实可行的解决方案，有效应对了智能油田实时数据服务标准化中的各种难题。
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作者信息：
牛永胜1，岳翔2，陈维汉1，王思楠3
（1.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津300450；
2.中海油研究总院有限责任公司，北京100028；
3.中国电子系统技术有限公司，北京100089）
