目前，全球石油勘探与生产企业都面临着降低运营成本与提高劳动生产率的双重巨大压力。尽管油价持续攀升，但是石油天然气企业仍继续寻求成本效益更好的途径，来优化他们的勘探与生产（E&P）流程, 特别是那些高风险、高回报的项目。虽然目前大多数上游石油企业盈利能力都很高，但是他们也很清楚，自身的估价是建立在有限的碳氢化合物资源上，因此对储量替换的竞争非常激烈。而且，现在运营成本飙升，石油也越来越难找，这使盈利问题进一步复杂化。

数字油田的曙光

石油行业已经越来越重视数字油田工程，目前数字油田的应用活动主要集中在油井监控及设备自动化方面。过去10年来，石油行业标准（WITSML、PRODML、PPDM）、IT标准（XML、Web服务）以及新架构（服务导向架构）已经得到IT界的认可。很多试验性项目都尝试用这些行业标准来提高相互隔离的勘探与开采数据的质量及可存取性，或者将新的勘探与生产应用系统集成到原有的应用系统和工作流程中。

今天，在大多数石油公司中，勘探与生产应用、数据库及IT基础设施是按照传统职能部门的需求分别部署的，如地产、勘探、生产、油田运营和后端办公部门，它们未集成到一起，无法用来进行更全面的油田资产管理。尽管地震描述、地质测绘和油藏仿真等软件工具也相当先进，但是它们通常并不具备集成的工作流，没有共享的用户界面，更没有统一的数据库。很多人都相信，如果能通过上游数字油田框架 – 该框架能利用可重复使用的石油工作流 – 把这些独立的软件应用系统和数据库集成起来，将会大大提高劳动生产率。

什么是数字油田？

从油田运作的视点来看，数字油田用勘探，生产，运行和财务处理的自动化集中提升了油田生产力和减少了操作成本。从IT架构的试点来看， 数字油田主要提供了符合标准、具可扩展性、灵活性、处理同类最佳管理软件和多样数据来源能力的应用集成架构和数据管理架构。全面植入数字油田是操作的最优方法，实现了自动化石油程序、 业务控制、石油与财务分析，同时实现了数据管理和通信协议以及企业数据模型的标准化。

以下为几个与数字油田相关的关键油田流程：

1）提高勘探的成功率和最终恢复。

2）高效管理油田数据。

3）良好资产的管理与油田维护。

4）油田的人力资本管理。

提高勘探成功率及最终采收率

E&P的专家们已经传统上选择了同类最佳的地理、地质、工程方面的应用软件。他们已经在生产力和效率问题上做出努力，因为不管是E&P应用软件还是数据都无法被整合运用以便再度使用工作流程。而数字油田方案主要是为创建整合应用软件，使勘探、生产流程得到自动化操作，比如像地震处理、地震阐述说明、地址制图、石油自然性分析 、3D陆地模型、水库的描述与模拟等。

勘探地球物理学家、开发地质学家以及油藏工程师已经开发了3D模型，来寻找碳氢化合物潜在油井，并提高最终采收率。市面上有很多非集成式的3D可视化工具，但是它们无一能够支持全面的勘探与生产生命周期。一款真正的、能存储任何空间可用数据的3D关系型数据库能实现结构性及非结构性数据的3D可视化，为包括矢量/栅格数据和网络拓扑模型在内的所有地理空间数据类型提供支持，并对诸如平面、容积、点云和最近邻域等执行复杂的统计及空间运算法则。勘探地球物理学家正在使用3D空间工具，来覆盖地震数据、速度模型、岩石物理模型和核心数据，以提高他们的油藏描述能力，确定勘探井目标。开发地质学家和油藏工程师使用3D空间工具，把地震数据包与地质土壤模型和仿真模型集成起来。他们主要关注优化油井替换，并从非衰竭区域提高可采储量。

今天，把地质、地理空间和运营数据集成到一个单一的、安全的、可扩展的中心库已经成为可能。这能优化油井定位和油井路径，把定位错误降低到最少水平，提高采收率，并实现勘探产量的最大化。全球最大的国有石油公司之一的墨西哥国家石油公司(PEMEX)把其地理空间数据服务效率提高了5倍。该公司利用创新的技术平台，把地理特征和文字数字数据集成到一个单一的数据库中，并制作了全国地图产品。该产品从根本上改变了勘探管理与生产服务运营流程。

有效管理油田运营数据

通常情况下，石油天然气企业把他们的数据存储在不同的勘探与开采数据库中。地震数据、地质数据、岩石物理数据、生产数据、油藏数据、财务数据和设备数据都分散在不同的数据库中。随着油田资产管理团队的工作协作性增强，勘探与生产公司必须能够有效地管理来自多个应用系统与不同数据库的跨领域内容。应用石油管理公共数据模型（PPDA）与服务导向架构（SOA）的勘探与开采数据管理解决方案能帮助客户收集、管理、集成、联合来自不同应用系统的运营数据，从而使资产管理团队能够360度全方位地了解油井状况，并在恰当的时间为恰当的人提供关键信息。

预测分析

如果能更好地了解、分析油井历史、修井以及产量损失的话，将有助于提高生产效率。油田分析解决方案能帮助客户把来自多个数据源系统的信息集成起来，包括运营、开采、SCADA/DCS系统、供应链安全、以及财务数据等，这样就能实现对开采、运营及财务数据的实时统计分析与专项查询，从而提高预测与储量分析能力，量化风险加权资本投资，并增强运营分析能力。实施上游预测分析功能，能帮助石油运营经理量化财务与运营风险，提高预测与战略规划能力，并采用量化方法洞察将来的石油天然气走势。

上游资产管理与有条件的智能油井维护

在上游石油企业中，最重要的资产就是油井，因为油井是企业所有收入的来源，也耗费了企业的大部分成本。对于石油勘探与生产企业的成功来说，在符合成本效益的方式下及时地钻井、完井、进行油井作业至关重要。那些集成了油田管理、设备控制与天然气工厂流程控制的数字油田控制室使油田运营经理能够实现产量的最大化，加强控制开采流程不同方面的运营团队之间的协作。现在，石油企业依然拥有重大的机遇，把财务信息（油井效益、预算与实际开支权、采油成本、租赁设备运营费用）与维护信息（SCADA/DCS状态数据、工作单、以及环境、安全和卫生合规性流程）集成到数字油田运营流程之中。把来自不同的技术、运营、财务和实时系统的数据集成在一起，石油天然气企业就能集中精力，优化生产，把盈利能力提升到最高水平。

石油财务与联合权益记费

如果油田运营人员很难了解租赁设备运营费用或者油井运营成本的话，通常会使他们很难做出业务及技术型油井管理决策。可靠的油井产量核算解决方案使客户能够追踪并分配碳氢化合物的收入和生产成本。客户能够把油田运营成本分给合资企业合作伙伴，处理复杂的合同协议，实现实际开支权批准的自动化。石油核算系统的核心价值主张是把碳氢化合物流转变成现金流，但是，根据租赁设备运营费用损益表 ，进行运营成本分析，也能得出关于价值同样强而有力的观点。

管理上游劳动力危机

随着大量富有经验的员工接近退休年龄，石油企业需要采取更为积极的招聘流程来吸引最有才华的人才，也需要一个全面的人才管理计划，来培养、留住那些技能高超、富有经验的员工。人力资本管理与知识管理工具使员工能够获得在自我服务、技能开发与人才管理等方面的益处。集中式知识数据库使用户能够捕捉、保留关键员工的经验与技能专长，在整个企业内共享最佳实践。最终，加快了知识转移速度，提高了劳动生产率，并增强了员工的忠诚度。

结论

数字油田解决方案主要是用来集成技术、运营与财务信息的。同时，这些解决方案也提供了一个开放的上游应用框架，该框架能够作为服务导向架构重复使用。采用勘探与生产信息架构能够帮助全球石油企业找到并生产出更多的石油，同时降低他们的运营成本。

总之，这些解决方案支持同类最佳的应用系统和不同的数据源，利用商业智能工具来进行石油分析，在服务导向架构和石油主数据管理系统中都能够兼容。它们将使油田管理人员做出最佳决策，从而把人、流程和技术更好地集成在一起。