油氣工業(yè)數(shù)字化架構(gòu)與生態(tài)

目錄
第○章緒論
第一節(jié)油氣領(lǐng)域數(shù)字化現(xiàn)狀及問題剖析
一、油氣工業(yè)有多重要
二、油氣工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)
三、油氣工業(yè)數(shù)字化發(fā)展存在的分歧問題
第二節(jié)面向油氣商業(yè)價值鏈的數(shù)字化技術(shù)
第三節(jié)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的解構(gòu)是油氣數(shù)字化第一步
一、什么是業(yè)務(wù)系統(tǒng)
二、什么是業(yè)務(wù)模型
三、什么是油氣工業(yè)的業(yè)務(wù)模型
第四節(jié)專業(yè)軟件是油氣業(yè)務(wù)模型的數(shù)字化形態(tài)
第五節(jié)模型思維是油氣工業(yè)數(shù)字化的核心能力
第六節(jié)數(shù)據(jù)加工是油氣數(shù)字化的典型特征
第七節(jié)云計算是油氣數(shù)字化升級的重大機(jī)遇
第八節(jié)人工智能技術(shù)為油氣數(shù)字化開啟了新模式
一、基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了油氣數(shù)字化的快循環(huán)方法
二、智能化技術(shù)路線具有鮮明大數(shù)據(jù)和云端化特點(diǎn)
三、油氣智能化需要充分應(yīng)用油氣數(shù)字化建設(shè)成果積累
四、油氣田建設(shè)中的智能化技術(shù)應(yīng)用，需要一個智能化平臺的規(guī)劃設(shè)計
第九節(jié)數(shù)字生態(tài)：從軟件到平臺，從企業(yè)到產(chǎn)業(yè)
第一章理論基礎(chǔ)：油氣地質(zhì)、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)
第一節(jié)石油地質(zhì)理論：油氣何去何從
一、石油的成因及成油階段
二、生：烴源巖及其評價
三、儲：油氣的儲集層
四、蓋：油氣的蓋層
五、運(yùn)：油氣的運(yùn)移
六、圈閉：油氣的存儲
七、保：油氣聚集與成藏
第二節(jié)價值鏈：油氣上游工業(yè)的價值實(shí)現(xiàn)
一、油氣工業(yè)的價值鏈
二、面向價值鏈優(yōu)化的成本控制方法
第三節(jié)企業(yè)架構(gòu)理論：價值變現(xiàn)的數(shù)字化方法論
一、企業(yè)架構(gòu)設(shè)計的定位
二、企業(yè)架構(gòu)框架理論方法
三、架構(gòu)設(shè)計方法——TOGAF ADM
第四節(jié)基于技術(shù)理論、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
第五節(jié)本章小結(jié)
第二章業(yè)務(wù)鏈與業(yè)務(wù)場景：油氣工業(yè)價值實(shí)現(xiàn)形態(tài)
第一節(jié)油氣工業(yè)上游業(yè)務(wù)概述
一、油氣勘探開發(fā)具有復(fù)雜但清晰的業(yè)務(wù)流程
二、油氣工業(yè)上游業(yè)務(wù)的重要特征
第二節(jié)油氣勘探：發(fā)現(xiàn)油氣資源
一、油氣勘探的技術(shù)體系
二、地面地質(zhì)調(diào)查
三、非地震勘探
四、分析化驗(yàn)
五、地球物理勘探
六、地質(zhì)綜合研究
第三節(jié)油田開發(fā)：油氣藏開發(fā)規(guī)劃
一、油田開發(fā)概述
二、開發(fā)方案與調(diào)整方案
第四節(jié)鉆完井工程：構(gòu)建油氣通道
一、鉆完井
二、錄井
三、測井
四、試油測試
第五節(jié)油氣開采與集輸：從地下到地面
一、油氣開采工藝流程
二、油氣開采類型
三、油氣開采方法
第六節(jié)本章小結(jié)
第三章應(yīng)用軟件：面向業(yè)務(wù)場景的數(shù)字化
第一節(jié)油氣行業(yè)應(yīng)用軟件的體系結(jié)構(gòu)
一、油田生產(chǎn)動態(tài)管理軟件
二、油氣專業(yè)研究的應(yīng)用軟件
三、油田業(yè)務(wù)決策支持系統(tǒng)
四、油田經(jīng)營管理數(shù)據(jù)應(yīng)用
第二節(jié)勘探開發(fā)專業(yè)軟件的一體化與平臺化趨勢
一、油氣業(yè)務(wù)場景、流程與方法逐漸固化
二、油氣專業(yè)軟件的全業(yè)務(wù)流程整合階段
三、油氣專業(yè)軟件逐步實(shí)現(xiàn)云端架構(gòu)整合
四、一體化數(shù)據(jù)管理和知識管理逐步實(shí)現(xiàn)
五、國際油氣專業(yè)軟件的平臺化戰(zhàn)略
第三節(jié)國際油氣上游專業(yè)軟件發(fā)展策略分析
一、國際油氣專業(yè)軟件發(fā)展現(xiàn)狀
二、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展差距與優(yōu)勢分析
三、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展策略分析
第四節(jié)本章小結(jié)
第四章數(shù)字化本質(zhì)：數(shù)據(jù)加工與知識創(chuàng)造
第一節(jié)正本溯源：數(shù)據(jù)與知識，本體與圖譜
一、如何界定油氣數(shù)據(jù)、信息與知識
二、油氣數(shù)字化體現(xiàn)在數(shù)據(jù)到知識的加工過程
三、知識本體，物理世界和軟件世界的關(guān)聯(lián)
四、面向數(shù)據(jù)與知識存儲的數(shù)據(jù)庫技術(shù)
第二節(jié)數(shù)據(jù)管理：油氣勘探開發(fā)的數(shù)據(jù)模型
一、面向勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型分類
二、國際油氣數(shù)據(jù)模型與標(biāo)準(zhǔn)體系
三、國內(nèi)油氣數(shù)據(jù)模型與標(biāo)準(zhǔn)體系
第三節(jié)數(shù)據(jù)應(yīng)用：領(lǐng)域模型與交換模型
一、領(lǐng)域模型是面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的對象化表達(dá)
二、數(shù)據(jù)交換模型是對領(lǐng)域模型底層分解
三、數(shù)據(jù)模型與領(lǐng)域模型的標(biāo)準(zhǔn)化問題
第四節(jié)數(shù)據(jù)交換：RESQML(EPC)的地下數(shù)據(jù)管理
一、RESQML技術(shù)背景與發(fā)展歷程
二、RESQML的技術(shù)架構(gòu)
三、“知識層次”：特征、解釋、表示和屬性
第五節(jié)知識管理：數(shù)據(jù)到知識的演變
一、知識庫、知識管理與知識工程
二、油氣領(lǐng)域知識管理的兩種模式
三、油氣知識管理技術(shù)的發(fā)展趨勢
第六節(jié)知識應(yīng)用：油氣業(yè)務(wù)知識表征技術(shù)探索
一、油氣勘探開發(fā)的知識表征
二、油氣數(shù)據(jù)模型的知識表征探索
三、油氣領(lǐng)域知識本體的構(gòu)建流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第五章模型思維：油氣勘探開發(fā)思維本質(zhì)
第一節(jié)油氣工業(yè)的模型思維及應(yīng)用
一、油氣工業(yè)中的模型化思維分析
二、模型思維的概念、構(gòu)成和分類
三、模型思維的建模、模擬與仿真
四、油氣工業(yè)的模型思維表現(xiàn)形態(tài)
第二節(jié)面向模型的多尺度數(shù)據(jù)組織
一、地震數(shù)據(jù)體的內(nèi)部組織
二、井筒數(shù)據(jù)的多尺度組織
三、地層數(shù)據(jù)組織與建模技術(shù)
四、油藏多尺度數(shù)據(jù)組織模型
第三節(jié)地震解釋與儲層預(yù)測方法
一、地震資料解釋概述
二、地震的構(gòu)造解釋
三、地震層序與巖相解釋
四、地震儲層預(yù)測
第四節(jié)面向油氣的三維地質(zhì)建模
一、地質(zhì)建模的模型重要作用
二、基于三維地質(zhì)模型的數(shù)據(jù)管理
三、三維地質(zhì)建模的建模流程
四、三維地質(zhì)建模的關(guān)鍵技術(shù)
第五節(jié)面向油氣勘探的盆地模擬技術(shù)
一、盆地(含油氣系統(tǒng))模擬技術(shù)的發(fā)展
二、動態(tài)三維油氣成藏全過程模擬方法
第六節(jié)面向油藏工程的油藏數(shù)值模擬
一、數(shù)值模擬在油藏工程中的定位
二、油藏模擬器及油藏模型的選擇
三、模擬方法選擇及模擬流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第六章技術(shù)架構(gòu)：工業(yè)軟件架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)技術(shù)
第一節(jié)國際主流軟件架構(gòu)現(xiàn)狀
第二節(jié)傳統(tǒng)油氣專業(yè)軟件架構(gòu)設(shè)計
一、單體軟件架構(gòu)設(shè)計
二、基于領(lǐng)域模型的數(shù)據(jù)服務(wù)
三、傳統(tǒng)WIN客戶端軟件集成框架
四、可復(fù)用專業(yè)組件集成模式
第三節(jié)基于云的軟件技術(shù)架構(gòu)
一、基于云的技術(shù)架構(gòu)概述
二、云計算：計算機(jī)與軟件的虛擬化共享
三、云原生：基于云平臺的新一代軟件研發(fā)部署技術(shù)
四、數(shù)據(jù)湖：新一代的數(shù)據(jù)架構(gòu)
第四節(jié)云原生的軟件開發(fā)及企業(yè)架構(gòu)
一、云原生下的四大后端技術(shù)棧
二、語言無關(guān)的技術(shù)棧集成整合
三、云原生下的企業(yè)架構(gòu)升級
第五節(jié)云端油氣混合技術(shù)架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)
一、云架構(gòu)實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用間的互聯(lián)互通
二、傳統(tǒng)單體式軟件架構(gòu)的VDI上云方案
三、混合軟件技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用級整合上云
第六節(jié)本章小結(jié)
第七章智能平臺：從慢模式到快模式
第一節(jié)慢循環(huán)與快循環(huán)，油氣智能化開啟了新賽道
第二節(jié)數(shù)字化與智能化技術(shù)的本質(zhì)
一、智能化在油氣數(shù)字化中的主導(dǎo)趨勢
二、油氣業(yè)務(wù)生態(tài)及人工智能技術(shù)落地
三、人工智能離不開工業(yè)軟件及其技術(shù)框架
第三節(jié)構(gòu)建油氣智能化建設(shè)實(shí)施路線圖
一、智能場景：為油氣行業(yè)的應(yīng)用確定場景
二、云端平臺：設(shè)計智能應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)
三、智能流程：為智能過程定義標(biāo)準(zhǔn)化流程
四、算法共享：為業(yè)務(wù)流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、模型的整合
六、智能應(yīng)用：數(shù)據(jù)、模型與部署的一站式共享
七、智能架構(gòu)：為業(yè)務(wù)智能設(shè)計應(yīng)用架構(gòu)
第四節(jié)如何應(yīng)對油氣智能時代的挑戰(zhàn)
一、以人工智能推動工業(yè)智能
二、智能化技術(shù)的頂層設(shè)計
第五節(jié)自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的技術(shù)現(xiàn)狀及趨勢
一、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的概念
二、油氣行業(yè)對于智能分析平臺的需求
四、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的發(fā)展趨勢
五、油氣行業(yè)之智能整合的關(guān)鍵問題
第六節(jié)本章小結(jié)
第八章OSDU：國際油氣數(shù)字化新生態(tài)
第一節(jié)OSDU為油氣的數(shù)字化變革而誕生
一、OSDU誕生的行業(yè)背景
二、油氣上游數(shù)字化挑戰(zhàn)
三、OSDU生態(tài)構(gòu)建方法
四、OSDU的軟件開發(fā)過程
第二節(jié)OSDU的生態(tài)體系與擴(kuò)張歷程
一、油氣行業(yè)從業(yè)者對OSDU的需求
二、OSDU的生態(tài)擴(kuò)展過程
第三節(jié)OSDU功能架構(gòu)與技術(shù)架構(gòu)
一、OSDU的技術(shù)架構(gòu)剖析
二、OSDU數(shù)據(jù)全流程管理功能
三、OSDU數(shù)據(jù)服務(wù)的主要內(nèi)容
第四節(jié)OSDU數(shù)據(jù)模型、對象及Schema定義
一、OSDU數(shù)據(jù)模型的JsonSchema格式元數(shù)據(jù)描述
二、OSDU數(shù)據(jù)存儲的主要內(nèi)容
第五節(jié)OSDU典型應(yīng)用及成功要素分析
一、“艾默生帕拉代姆”與OSDU的合作與貢獻(xiàn)
二、INT IVAAP實(shí)現(xiàn)OSDU地下數(shù)據(jù)全面可視化
三、OSDU的成功因素分析
第六節(jié)本章小結(jié)
第九章DELFI：油氣數(shù)字服務(wù)領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型方案
第一節(jié)DELFI一體化平臺策略及其巨大改變
一、DELFI平臺的優(yōu)勢與典型特點(diǎn)
二、新一代勘探開發(fā)一體化應(yīng)用平臺
三、DELFI相比傳統(tǒng)軟件開發(fā)的三個巨變
第二節(jié)DELFI如何構(gòu)建面向生態(tài)的混合技術(shù)架構(gòu)
一、DELFI的總體業(yè)務(wù)架構(gòu)分析
二、混合架構(gòu)背后的業(yè)務(wù)理念分析
第三節(jié)DELFI實(shí)現(xiàn)油氣專業(yè)軟件的集成與重構(gòu)
一、石油技術(shù)軟件套件（Petrotechnical Suite，PTS）產(chǎn)品及定位
二、PTS的產(chǎn)品內(nèi)容
三、PTS與DELFI的底層架構(gòu)分析
四、PTS和DELFI融合帶來的巨變
第四節(jié)DELFI的數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能平臺
一、DELFI的數(shù)據(jù)科學(xué)智能平臺
二、DELFI中的人工智能及方法實(shí)踐
第五節(jié)DELFI環(huán)境下的應(yīng)用實(shí)踐
一、DELFI的云原生應(yīng)用
二、DELFI環(huán)境中的混合應(yīng)用實(shí)踐
三、斯倫貝謝DELFI國內(nèi)外應(yīng)用實(shí)例
第六節(jié)本章小結(jié)
第十章油氣數(shù)字化整合方法論
第一節(jié)國際油氣數(shù)字化設(shè)計與發(fā)展剖析
第二節(jié)頂層設(shè)計：基于TOGAF的油氣企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃
一、現(xiàn)狀調(diào)研與需求分析階段
二、頂層規(guī)劃與藍(lán)圖設(shè)計
三、建設(shè)路線圖規(guī)劃
第三節(jié)軟件梳理：基于業(yè)務(wù)流的專業(yè)軟件配置與優(yōu)化
一、為什么要梳理油氣工業(yè)軟件
二、油氣工業(yè)軟件的梳理流程
三、專業(yè)軟件管理后續(xù)的問題
第四節(jié)架構(gòu)融合：云架構(gòu)整合數(shù)據(jù)、算法與軟件
一、云平臺：提供數(shù)據(jù)、算法與軟件的整體架構(gòu)
二、云原生：軟件研發(fā)過程的整合
三、云中臺：數(shù)據(jù)、模型與模塊的集成
第五節(jié)數(shù)據(jù)融合：油氣數(shù)據(jù)的整合與交換
一、基于數(shù)據(jù)湖的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與共享
二、基于RESQML的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)交換
第六節(jié)擁抱開源：云環(huán)境下開源軟件及開源協(xié)議
一、開源軟件對于油氣行業(yè)軟件研發(fā)的意義
二、商業(yè)化催生了軟件開源生態(tài)
三、油氣行業(yè)可能涉及的開源協(xié)議及選擇方法
第七節(jié)應(yīng)用研發(fā)：陷阱、策略、柵格方法論
一、油氣軟件研發(fā)困難超越任何時刻
二、專業(yè)軟件突破的策略、方法
三、架構(gòu) 場景的交叉融合方法論
第八節(jié)業(yè)務(wù)融合：數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)要素的融合
一、面向業(yè)務(wù)整合的業(yè)務(wù)云平臺設(shè)計
二、面向業(yè)務(wù)資源整合的混合技術(shù)架構(gòu)
三、面向全業(yè)務(wù)一體化協(xié)同的數(shù)字化演化
四、從業(yè)務(wù)一體化到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演變
第九節(jié)本章小結(jié)
第十一章油氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的思維升級
第一節(jié)行緩致遠(yuǎn)：工業(yè)數(shù)字化沒有捷徑
第二節(jié)技術(shù)文化：尊重科技發(fā)展的基本認(rèn)知
第三節(jié)第一性原理：基于核心要素的競爭力重構(gòu)
第四節(jié)合作模式：基于松耦合架構(gòu)的組織合作
第五節(jié)生態(tài)思維：專業(yè)軟件發(fā)展的企業(yè)級策略
第六節(jié)本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
 
目錄
第○章緒論
第一節(jié)油氣領(lǐng)域數(shù)字化現(xiàn)狀及問題剖析
一、油氣工業(yè)有多重要
二、油氣工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)
三、油氣工業(yè)數(shù)字化發(fā)展存在的分歧問題
第二節(jié)面向油氣商業(yè)價值鏈的數(shù)字化技術(shù)
第三節(jié)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的解構(gòu)是油氣數(shù)字化第一步
一、什么是業(yè)務(wù)系統(tǒng)
二、什么是業(yè)務(wù)模型
三、什么是油氣工業(yè)的業(yè)務(wù)模型
第四節(jié)專業(yè)軟件是油氣業(yè)務(wù)模型的數(shù)字化形態(tài)
第五節(jié)模型思維是油氣工業(yè)數(shù)字化的核心能力
第六節(jié)數(shù)據(jù)加工是油氣數(shù)字化的典型特征
第七節(jié)云計算是油氣數(shù)字化升級的重大機(jī)遇
第八節(jié)人工智能技術(shù)為油氣數(shù)字化開啟了新模式
一、基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了油氣數(shù)字化的快循環(huán)方法
二、智能化技術(shù)路線具有鮮明大數(shù)據(jù)和云端化特點(diǎn)
三、油氣智能化需要充分應(yīng)用油氣數(shù)字化建設(shè)成果積累
四、油氣田建設(shè)中的智能化技術(shù)應(yīng)用，需要一個智能化平臺的規(guī)劃設(shè)計
第九節(jié)數(shù)字生態(tài)：從軟件到平臺，從企業(yè)到產(chǎn)業(yè)
第一章理論基礎(chǔ)：油氣地質(zhì)、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)
第一節(jié)石油地質(zhì)理論：油氣何去何從
一、石油的成因及成油階段
二、生：烴源巖及其評價
三、儲：油氣的儲集層
四、蓋：油氣的蓋層
五、運(yùn)：油氣的運(yùn)移
六、圈閉：油氣的存儲
七、保：油氣聚集與成藏
第二節(jié)價值鏈：油氣上游工業(yè)的價值實(shí)現(xiàn)
一、油氣工業(yè)的價值鏈
二、面向價值鏈優(yōu)化的成本控制方法
第三節(jié)企業(yè)架構(gòu)理論：價值變現(xiàn)的數(shù)字化方法論
一、企業(yè)架構(gòu)設(shè)計的定位
二、企業(yè)架構(gòu)框架理論方法
三、架構(gòu)設(shè)計方法——TOGAF ADM
第四節(jié)基于技術(shù)理論、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
第五節(jié)本章小結(jié)
第二章業(yè)務(wù)鏈與業(yè)務(wù)場景：油氣工業(yè)價值實(shí)現(xiàn)形態(tài)
第一節(jié)油氣工業(yè)上游業(yè)務(wù)概述
一、油氣勘探開發(fā)具有復(fù)雜但清晰的業(yè)務(wù)流程
二、油氣工業(yè)上游業(yè)務(wù)的重要特征
第二節(jié)油氣勘探：發(fā)現(xiàn)油氣資源
一、油氣勘探的技術(shù)體系
二、地面地質(zhì)調(diào)查
三、非地震勘探
四、分析化驗(yàn)
五、地球物理勘探
六、地質(zhì)綜合研究
第三節(jié)油田開發(fā)：油氣藏開發(fā)規(guī)劃
一、油田開發(fā)概述
二、開發(fā)方案與調(diào)整方案
第四節(jié)鉆完井工程：構(gòu)建油氣通道
一、鉆完井
二、錄井
三、測井
四、試油測試
第五節(jié)油氣開采與集輸：從地下到地面
一、油氣開采工藝流程
二、油氣開采類型
三、油氣開采方法
第六節(jié)本章小結(jié)
第三章應(yīng)用軟件：面向業(yè)務(wù)場景的數(shù)字化
第一節(jié)油氣行業(yè)應(yīng)用軟件的體系結(jié)構(gòu)
一、油田生產(chǎn)動態(tài)管理軟件
二、油氣專業(yè)研究的應(yīng)用軟件
三、油田業(yè)務(wù)決策支持系統(tǒng)
四、油田經(jīng)營管理數(shù)據(jù)應(yīng)用
第二節(jié)勘探開發(fā)專業(yè)軟件的一體化與平臺化趨勢
一、油氣業(yè)務(wù)場景、流程與方法逐漸固化
二、油氣專業(yè)軟件的全業(yè)務(wù)流程整合階段
三、油氣專業(yè)軟件逐步實(shí)現(xiàn)云端架構(gòu)整合
四、一體化數(shù)據(jù)管理和知識管理逐步實(shí)現(xiàn)
五、國際油氣專業(yè)軟件的平臺化戰(zhàn)略
第三節(jié)國際油氣上游專業(yè)軟件發(fā)展策略分析
一、國際油氣專業(yè)軟件發(fā)展現(xiàn)狀
二、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展差距與優(yōu)勢分析
三、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展策略分析
第四節(jié)本章小結(jié)
第四章數(shù)字化本質(zhì)：數(shù)據(jù)加工與知識創(chuàng)造
第一節(jié)正本溯源：數(shù)據(jù)與知識，本體與圖譜
一、如何界定油氣數(shù)據(jù)、信息與知識
二、油氣數(shù)字化體現(xiàn)在數(shù)據(jù)到知識的加工過程
三、知識本體，物理世界和軟件世界的關(guān)聯(lián)
四、面向數(shù)據(jù)與知識存儲的數(shù)據(jù)庫技術(shù)
第二節(jié)數(shù)據(jù)管理：油氣勘探開發(fā)的數(shù)據(jù)模型
一、面向勘探開發(fā)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型分類
二、國際油氣數(shù)據(jù)模型與標(biāo)準(zhǔn)體系
三、國內(nèi)油氣數(shù)據(jù)模型與標(biāo)準(zhǔn)體系
第三節(jié)數(shù)據(jù)應(yīng)用：領(lǐng)域模型與交換模型
一、領(lǐng)域模型是面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的對象化表達(dá)
二、數(shù)據(jù)交換模型是對領(lǐng)域模型底層分解
三、數(shù)據(jù)模型與領(lǐng)域模型的標(biāo)準(zhǔn)化問題
第四節(jié)數(shù)據(jù)交換：RESQML(EPC)的地下數(shù)據(jù)管理
一、RESQML技術(shù)背景與發(fā)展歷程
二、RESQML的技術(shù)架構(gòu)
三、“知識層次”：特征、解釋、表示和屬性
第五節(jié)知識管理：數(shù)據(jù)到知識的演變
一、知識庫、知識管理與知識工程
二、油氣領(lǐng)域知識管理的兩種模式
三、油氣知識管理技術(shù)的發(fā)展趨勢
第六節(jié)知識應(yīng)用：油氣業(yè)務(wù)知識表征技術(shù)探索
一、油氣勘探開發(fā)的知識表征
二、油氣數(shù)據(jù)模型的知識表征探索
三、油氣領(lǐng)域知識本體的構(gòu)建流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第五章模型思維：油氣勘探開發(fā)思維本質(zhì)
第一節(jié)油氣工業(yè)的模型思維及應(yīng)用
一、油氣工業(yè)中的模型化思維分析
二、模型思維的概念、構(gòu)成和分類
三、模型思維的建模、模擬與仿真
四、油氣工業(yè)的模型思維表現(xiàn)形態(tài)
第二節(jié)面向模型的多尺度數(shù)據(jù)組織
一、地震數(shù)據(jù)體的內(nèi)部組織
二、井筒數(shù)據(jù)的多尺度組織
三、地層數(shù)據(jù)組織與建模技術(shù)
四、油藏多尺度數(shù)據(jù)組織模型
第三節(jié)地震解釋與儲層預(yù)測方法
一、地震資料解釋概述
二、地震的構(gòu)造解釋
三、地震層序與巖相解釋
四、地震儲層預(yù)測
第四節(jié)面向油氣的三維地質(zhì)建模
一、地質(zhì)建模的模型重要作用
二、基于三維地質(zhì)模型的數(shù)據(jù)管理
三、三維地質(zhì)建模的建模流程
四、三維地質(zhì)建模的關(guān)鍵技術(shù)
第五節(jié)面向油氣勘探的盆地模擬技術(shù)
一、盆地(含油氣系統(tǒng))模擬技術(shù)的發(fā)展
二、動態(tài)三維油氣成藏全過程模擬方法
第六節(jié)面向油藏工程的油藏數(shù)值模擬
一、數(shù)值模擬在油藏工程中的定位
二、油藏模擬器及油藏模型的選擇
三、模擬方法選擇及模擬流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第六章技術(shù)架構(gòu)：工業(yè)軟件架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)技術(shù)
第一節(jié)國際主流軟件架構(gòu)現(xiàn)狀
第二節(jié)傳統(tǒng)油氣專業(yè)軟件架構(gòu)設(shè)計
一、單體軟件架構(gòu)設(shè)計
二、基于領(lǐng)域模型的數(shù)據(jù)服務(wù)
三、傳統(tǒng)WIN客戶端軟件集成框架
四、可復(fù)用專業(yè)組件集成模式
第三節(jié)基于云的軟件技術(shù)架構(gòu)
一、基于云的技術(shù)架構(gòu)概述
二、云計算：計算機(jī)與軟件的虛擬化共享
三、云原生：基于云平臺的新一代軟件研發(fā)部署技術(shù)
四、數(shù)據(jù)湖：新一代的數(shù)據(jù)架構(gòu)
第四節(jié)云原生的軟件開發(fā)及企業(yè)架構(gòu)
一、云原生下的四大后端技術(shù)棧
二、語言無關(guān)的技術(shù)棧集成整合
三、云原生下的企業(yè)架構(gòu)升級
第五節(jié)云端油氣混合技術(shù)架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)
一、云架構(gòu)實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用間的互聯(lián)互通
二、傳統(tǒng)單體式軟件架構(gòu)的VDI上云方案
三、混合軟件技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用級整合上云
第六節(jié)本章小結(jié)
第七章智能平臺：從慢模式到快模式
第一節(jié)慢循環(huán)與快循環(huán)，油氣智能化開啟了新賽道
第二節(jié)數(shù)字化與智能化技術(shù)的本質(zhì)
一、智能化在油氣數(shù)字化中的主導(dǎo)趨勢
二、油氣業(yè)務(wù)生態(tài)及人工智能技術(shù)落地
三、人工智能離不開工業(yè)軟件及其技術(shù)框架
第三節(jié)構(gòu)建油氣智能化建設(shè)實(shí)施路線圖
一、智能場景：為油氣行業(yè)的應(yīng)用確定場景
二、云端平臺：設(shè)計智能應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)
三、智能流程：為智能過程定義標(biāo)準(zhǔn)化流程
四、算法共享：為業(yè)務(wù)流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、模型的整合
六、智能應(yīng)用：數(shù)據(jù)、模型與部署的一站式共享
七、智能架構(gòu)：為業(yè)務(wù)智能設(shè)計應(yīng)用架構(gòu)
第四節(jié)如何應(yīng)對油氣智能時代的挑戰(zhàn)
一、以人工智能推動工業(yè)智能
二、智能化技術(shù)的頂層設(shè)計
第五節(jié)自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的技術(shù)現(xiàn)狀及趨勢
一、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的概念
二、油氣行業(yè)對于智能分析平臺的需求
四、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的發(fā)展趨勢
五、油氣行業(yè)之智能整合的關(guān)鍵問題
第六節(jié)本章小結(jié)
第八章OSDU：國際油氣數(shù)字化新生態(tài)
第一節(jié)OSDU為油氣的數(shù)字化變革而誕生
一、OSDU誕生的行業(yè)背景
二、油氣上游數(shù)字化挑戰(zhàn)
三、OSDU生態(tài)構(gòu)建方法
四、OSDU的軟件開發(fā)過程
第二節(jié)OSDU的生態(tài)體系與擴(kuò)張歷程
一、油氣行業(yè)從業(yè)者對OSDU的需求
二、OSDU的生態(tài)擴(kuò)展過程
第三節(jié)OSDU功能架構(gòu)與技術(shù)架構(gòu)
一、OSDU的技術(shù)架構(gòu)剖析
二、OSDU數(shù)據(jù)全流程管理功能
三、OSDU數(shù)據(jù)服務(wù)的主要內(nèi)容
第四節(jié)OSDU數(shù)據(jù)模型、對象及Schema定義
一、OSDU數(shù)據(jù)模型的JsonSchema格式元數(shù)據(jù)描述
二、OSDU數(shù)據(jù)存儲的主要內(nèi)容
第五節(jié)OSDU典型應(yīng)用及成功要素分析
一、“艾默生帕拉代姆”與OSDU的合作與貢獻(xiàn)
二、INT IVAAP實(shí)現(xiàn)OSDU地下數(shù)據(jù)全面可視化
三、OSDU的成功因素分析
第六節(jié)本章小結(jié)
第九章DELFI：油氣數(shù)字服務(wù)領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型方案
第一節(jié)DELFI一體化平臺策略及其巨大改變
一、DELFI平臺的優(yōu)勢與典型特點(diǎn)
二、新一代勘探開發(fā)一體化應(yīng)用平臺
三、DELFI相比傳統(tǒng)軟件開發(fā)的三個巨變
第二節(jié)DELFI如何構(gòu)建面向生態(tài)的混合技術(shù)架構(gòu)
一、DELFI的總體業(yè)務(wù)架構(gòu)分析
二、混合架構(gòu)背后的業(yè)務(wù)理念分析
第三節(jié)DELFI實(shí)現(xiàn)油氣專業(yè)軟件的集成與重構(gòu)
一、石油技術(shù)軟件套件（Petrotechnical Suite，PTS）產(chǎn)品及定位
二、PTS的產(chǎn)品內(nèi)容
三、PTS與DELFI的底層架構(gòu)分析
四、PTS和DELFI融合帶來的巨變
第四節(jié)DELFI的數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能平臺
一、DELFI的數(shù)據(jù)科學(xué)智能平臺
二、DELFI中的人工智能及方法實(shí)踐
第五節(jié)DELFI環(huán)境下的應(yīng)用實(shí)踐
一、DELFI的云原生應(yīng)用
二、DELFI環(huán)境中的混合應(yīng)用實(shí)踐
三、斯倫貝謝DELFI國內(nèi)外應(yīng)用實(shí)例
第六節(jié)本章小結(jié)
第十章油氣數(shù)字化整合方法論
第一節(jié)國際油氣數(shù)字化設(shè)計與發(fā)展剖析
第二節(jié)頂層設(shè)計：基于TOGAF的油氣企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃
一、現(xiàn)狀調(diào)研與需求分析階段
二、頂層規(guī)劃與藍(lán)圖設(shè)計
三、建設(shè)路線圖規(guī)劃
第三節(jié)軟件梳理：基于業(yè)務(wù)流的專業(yè)軟件配置與優(yōu)化
一、為什么要梳理油氣工業(yè)軟件
二、油氣工業(yè)軟件的梳理流程
三、專業(yè)軟件管理后續(xù)的問題
第四節(jié)架構(gòu)融合：云架構(gòu)整合數(shù)據(jù)、算法與軟件
一、云平臺：提供數(shù)據(jù)、算法與軟件的整體架構(gòu)
二、云原生：軟件研發(fā)過程的整合
三、云中臺：數(shù)據(jù)、模型與模塊的集成
第五節(jié)數(shù)據(jù)融合：油氣數(shù)據(jù)的整合與交換
一、基于數(shù)據(jù)湖的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與共享
二、基于RESQML的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)交換
第六節(jié)擁抱開源：云環(huán)境下開源軟件及開源協(xié)議
一、開源軟件對于油氣行業(yè)軟件研發(fā)的意義
二、商業(yè)化催生了軟件開源生態(tài)
三、油氣行業(yè)可能涉及的開源協(xié)議及選擇方法
第七節(jié)應(yīng)用研發(fā)：陷阱、策略、柵格方法論
一、油氣軟件研發(fā)困難超越任何時刻
二、專業(yè)軟件突破的策略、方法
三、架構(gòu) 場景的交叉融合方法論
第八節(jié)業(yè)務(wù)融合：數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)要素的融合
一、面向業(yè)務(wù)整合的業(yè)務(wù)云平臺設(shè)計
二、面向業(yè)務(wù)資源整合的混合技術(shù)架構(gòu)
三、面向全業(yè)務(wù)一體化協(xié)同的數(shù)字化演化
四、從業(yè)務(wù)一體化到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演變
第九節(jié)本章小結(jié)
第十一章油氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的思維升級
第一節(jié)行緩致遠(yuǎn)：工業(yè)數(shù)字化沒有捷徑
第二節(jié)技術(shù)文化：尊重科技發(fā)展的基本認(rèn)知
第三節(jié)第一性原理：基于核心要素的競爭力重構(gòu)
第四節(jié)合作模式：基于松耦合架構(gòu)的組織合作
第五節(jié)生態(tài)思維：專業(yè)軟件發(fā)展的企業(yè)級策略
第六節(jié)本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)