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| 編輯推薦： |
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一本兼顾系统性、完整性、前瞻性和实用性的技术指南。
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| 內容簡介： |
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本书是基于国际油气数字化技术的深度研究，形成了构建油气数字化的系统化理论。与常规油气数字化专著不同，本书从油气的勘探与开发过程出发，从早期的盆地、区带与圈闭勘探，到油藏开发、采油生产、石油工程等业务领域探讨数字化的服务对象；其次从模型化思维角度针对当前地球物理技术、地质构造演变、岩石与古生物、有气质成烃、流体模拟、钻井与压裂工程等业务逻辑进行展开表述；最后，本书从油气数字化的IT技术角度，描述构建油气勘探开发数字化转型的关键技术，并描述了油气勘探开发的数字化转型设计中，如何有效整合技术、资源与流程，形成更加高效而灵活的油气工业价值链。
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| 關於作者： |
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孙旭东，1993年毕业于成都理工学院“石油地质”专业，中国海洋大学“地质工程”硕士，中国地质大学（武汉）“地学信息”博士。中石化石油工程技术研究院专家。专注于勘探开发数据模型设计、油气专业软件架构设计、盆地与含油气系统模拟算法、石油工程专业智能分析等技术及油气数字化转型方法论研究，曾作为负责人/技术首席承担十多项国家863、国家重大专项、国家变革性科技课题及省部级科研课题，具有多部大型专业软件产品及丰富的技术管理经验。
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| 目錄：
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目录
第○章绪论
第一节油气领域数字化现状及问题剖析
一、油气工业有多重要
二、油气工业数字化转型的挑战
三、油气工业数字化发展存在的分歧问题
第二节面向油气商业价值链的数字化技术
第三节业务系统的解构是油气数字化第一步
一、什么是业务系统
二、什么是业务模型
三、什么是油气工业的业务模型
第四节专业软件是油气业务模型的数字化形态
第五节模型思维是油气工业数字化的核心能力
第六节数据加工是油气数字化的典型特征
第七节云计算是油气数字化升级的重大机遇
第八节人工智能技术为油气数字化开启了新模式
一、基于数据的机器学习方法提供了油气数字化的快循环方法
二、智能化技术路线具有鲜明大数据和云端化特点
三、油气智能化需要充分应用油气数字化建设成果积累
四、油气田建设中的智能化技术应用，需要一个智能化平台的规划设计
第九节数字生态：从软件到平台，从企业到产业
第一章理论基础：油气地质、价值链和企业架构
第一节石油地质理论：油气何去何从
一、石油的成因及成油阶段
二、生：烃源岩及其评价
三、储：油气的储集层
四、盖：油气的盖层
五、运：油气的运移
六、圈闭：油气的存储
七、保：油气聚集与成藏
第二节价值链：油气上游工业的价值实现
一、油气工业的价值链
二、面向价值链优化的成本控制方法
第三节企业架构理论：价值变现的数字化方法论
一、企业架构设计的定位
二、企业架构框架理论方法
三、架构设计方法——TOGAF ADM
第四节基于技术理论、价值链和企业架构的数字化转型
第五节本章小结
第二章业务链与业务场景：油气工业价值实现形态
第一节油气工业上游业务概述
一、油气勘探开发具有复杂但清晰的业务流程
二、油气工业上游业务的重要特征
第二节油气勘探：发现油气资源
一、油气勘探的技术体系
二、地面地质调查
三、非地震勘探
四、分析化验
五、地球物理勘探
六、地质综合研究
第三节油田开发：油气藏开发规划
一、油田开发概述
二、开发方案与调整方案
第四节钻完井工程：构建油气通道
一、钻完井
二、录井
三、测井
四、试油测试
第五节油气开采与集输：从地下到地面
一、油气开采工艺流程
二、油气开采类型
三、油气开采方法
第六节本章小结
第三章应用软件：面向业务场景的数字化
第一节油气行业应用软件的体系结构
一、油田生产动态管理软件
二、油气专业研究的应用软件
三、油田业务决策支持系统
四、油田经营管理数据应用
第二节勘探开发专业软件的一体化与平台化趋势
一、油气业务场景、流程与方法逐渐固化
二、油气专业软件的全业务流程整合阶段
三、油气专业软件逐步实现云端架构整合
四、一体化数据管理和知识管理逐步实现
五、国际油气专业软件的平台化战略
第三节国际油气上游专业软件发展策略分析
一、国际油气专业软件发展现状
二、国内油气工业软件发展差距与优势分析
三、国内油气工业软件发展策略分析
第四节本章小结
第四章数字化本质：数据加工与知识创造
第一节正本溯源：数据与知识，本体与图谱
一、如何界定油气数据、信息与知识
二、油气数字化体现在数据到知识的加工过程
三、知识本体，物理世界和软件世界的关联
四、面向数据与知识存储的数据库技术
第二节数据管理：油气勘探开发的数据模型
一、面向勘探开发业务的数据模型分类
二、国际油气数据模型与标准体系
三、国内油气数据模型与标准体系
第三节数据应用：领域模型与交换模型
一、领域模型是面向数据应用的对象化表达
二、数据交换模型是对领域模型底层分解
三、数据模型与领域模型的标准化问题
第四节数据交换：RESQML(EPC)的地下数据管理
一、RESQML技术背景与发展历程
二、RESQML的技术架构
三、“知识层次”：特征、解释、表示和属性
第五节知识管理：数据到知识的演变
一、知识库、知识管理与知识工程
二、油气领域知识管理的两种模式
三、油气知识管理技术的发展趋势
第六节知识应用：油气业务知识表征技术探索
一、油气勘探开发的知识表征
二、油气数据模型的知识表征探索
三、油气领域知识本体的构建流程
第七节本章小结
第五章模型思维：油气勘探开发思维本质
第一节油气工业的模型思维及应用
一、油气工业中的模型化思维分析
二、模型思维的概念、构成和分类
三、模型思维的建模、模拟与仿真
四、油气工业的模型思维表现形态
第二节面向模型的多尺度数据组织
一、地震数据体的内部组织
二、井筒数据的多尺度组织
三、地层数据组织与建模技术
四、油藏多尺度数据组织模型
第三节地震解释与储层预测方法
一、地震资料解释概述
二、地震的构造解释
三、地震层序与岩相解释
四、地震储层预测
第四节面向油气的三维地质建模
一、地质建模的模型重要作用
二、基于三维地质模型的数据管理
三、三维地质建模的建模流程
四、三维地质建模的关键技术
第五节面向油气勘探的盆地模拟技术
一、盆地(含油气系统)模拟技术的发展
二、动态三维油气成藏全过程模拟方法
第六节面向油藏工程的油藏数值模拟
一、数值模拟在油藏工程中的定位
二、油藏模拟器及油藏模型的选择
三、模拟方法选择及模拟流程
第七节本章小结
第六章技术架构：工业软件架构设计与开发技术
第一节国际主流软件架构现状
第二节传统油气专业软件架构设计
一、单体软件架构设计
二、基于领域模型的数据服务
三、传统WIN客户端软件集成框架
四、可复用专业组件集成模式
第三节基于云的软件技术架构
一、基于云的技术架构概述
二、云计算：计算机与软件的虚拟化共享
三、云原生：基于云平台的新一代软件研发部署技术
四、数据湖：新一代的数据架构
第四节云原生的软件开发及企业架构
一、云原生下的四大后端技术栈
二、语言无关的技术栈集成整合
三、云原生下的企业架构升级
第五节云端油气混合技术架构及其实现
一、云架构实现不同应用间的互联互通
二、传统单体式软件架构的VDI上云方案
三、混合软件技术架构，实现应用级整合上云
第六节本章小结
第七章智能平台：从慢模式到快模式
第一节慢循环与快循环，油气智能化开启了新赛道
第二节数字化与智能化技术的本质
一、智能化在油气数字化中的主导趋势
二、油气业务生态及人工智能技术落地
三、人工智能离不开工业软件及其技术框架
第三节构建油气智能化建设实施路线图
一、智能场景：为油气行业的应用确定场景
二、云端平台：设计智能应用的技术架构
三、智能流程：为智能过程定义标准化流程
四、算法共享：为业务流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：实现数据、算法、模型的整合
六、智能应用：数据、模型与部署的一站式共享
七、智能架构：为业务智能设计应用架构
第四节如何应对油气智能时代的挑战
一、以人工智能推动工业智能
二、智能化技术的顶层设计
第五节自动化机器学习平台的技术现状及趋势
一、数据科学平台的概念
二、油气行业对于智能分析平台的需求
四、数据科学平台的发展趋势
五、油气行业之智能整合的关键问题
第六节本章小结
第八章OSDU：国际油气数字化新生态
第一节OSDU为油气的数字化变革而诞生
一、OSDU诞生的行业背景
二、油气上游数字化挑战
三、OSDU生态构建方法
四、OSDU的软件开发过程
第二节OSDU的生态体系与扩张历程
一、油气行业从业者对OSDU的需求
二、OSDU的生态扩展过程
第三节OSDU功能架构与技术架构
一、OSDU的技术架构剖析
二、OSDU数据全流程管理功能
三、OSDU数据服务的主要内容
第四节OSDU数据模型、对象及Schema定义
一、OSDU数据模型的JsonSchema格式元数据描述
二、OSDU数据存储的主要内容
第五节OSDU典型应用及成功要素分析
一、“艾默生帕拉代姆”与OSDU的合作与贡献
二、INT IVAAP实现OSDU地下数据全面可视化
三、OSDU的成功因素分析
第六节本章小结
第九章DELFI：油气数字服务领域的转型方案
第一节DELFI一体化平台策略及其巨大改变
一、DELFI平台的优势与典型特点
二、新一代勘探开发一体化应用平台
三、DELFI相比传统软件开发的三个巨变
第二节DELFI如何构建面向生态的混合技术架构
一、DELFI的总体业务架构分析
二、混合架构背后的业务理念分析
第三节DELFI实现油气专业软件的集成与重构
一、石油技术软件套件（Petrotechnical Suite，PTS）产品及定位
二、PTS的产品内容
三、PTS与DELFI的底层架构分析
四、PTS和DELFI融合带来的巨变
第四节DELFI的数据科学与人工智能平台
一、DELFI的数据科学智能平台
二、DELFI中的人工智能及方法实践
第五节DELFI环境下的应用实践
一、DELFI的云原生应用
二、DELFI环境中的混合应用实践
三、斯伦贝谢DELFI国内外应用实例
第六节本章小结
第十章油气数字化整合方法论
第一节国际油气数字化设计与发展剖析
第二节顶层设计：基于TOGAF的油气企业架构规划
一、现状调研与需求分析阶段
二、顶层规划与蓝图设计
三、建设路线图规划
第三节软件梳理：基于业务流的专业软件配置与优化
一、为什么要梳理油气工业软件
二、油气工业软件的梳理流程
三、专业软件管理后续的问题
第四节架构融合：云架构整合数据、算法与软件
一、云平台：提供数据、算法与软件的整体架构
二、云原生：软件研发过程的整合
三、云中台：数据、模型与模块的集成
第五节数据融合：油气数据的整合与交换
一、基于数据湖的海量数据统一管理与共享
二、基于RESQML的多源异构数据交换
第六节拥抱开源：云环境下开源软件及开源协议
一、开源软件对于油气行业软件研发的意义
二、商业化催生了软件开源生态
三、油气行业可能涉及的开源协议及选择方法
第七节应用研发：陷阱、策略、栅格方法论
一、油气软件研发困难超越任何时刻
二、专业软件突破的策略、方法
三、架构 场景的交叉融合方法论
第八节业务融合：数字技术与业务要素的融合
一、面向业务整合的业务云平台设计
二、面向业务资源整合的混合技术架构
三、面向全业务一体化协同的数字化演化
四、从业务一体化到产业生态的演变
第九节本章小结
第十一章油气数字化转型中的思维升级
第一节行缓致远：工业数字化没有捷径
第二节技术文化：尊重科技发展的基本认知
第三节第一性原理：基于核心要素的竞争力重构
第四节合作模式：基于松耦合架构的组织合作
第五节生态思维：专业软件发展的企业级策略
第六节本章小结
参考文献
目录
第○章绪论
第一节油气领域数字化现状及问题剖析
一、油气工业有多重要
二、油气工业数字化转型的挑战
三、油气工业数字化发展存在的分歧问题
第二节面向油气商业价值链的数字化技术
第三节业务系统的解构是油气数字化第一步
一、什么是业务系统
二、什么是业务模型
三、什么是油气工业的业务模型
第四节专业软件是油气业务模型的数字化形态
第五节模型思维是油气工业数字化的核心能力
第六节数据加工是油气数字化的典型特征
第七节云计算是油气数字化升级的重大机遇
第八节人工智能技术为油气数字化开启了新模式
一、基于数据的机器学习方法提供了油气数字化的快循环方法
二、智能化技术路线具有鲜明大数据和云端化特点
三、油气智能化需要充分应用油气数字化建设成果积累
四、油气田建设中的智能化技术应用，需要一个智能化平台的规划设计
第九节数字生态：从软件到平台，从企业到产业
第一章理论基础：油气地质、价值链和企业架构
第一节石油地质理论：油气何去何从
一、石油的成因及成油阶段
二、生：烃源岩及其评价
三、储：油气的储集层
四、盖：油气的盖层
五、运：油气的运移
六、圈闭：油气的存储
七、保：油气聚集与成藏
第二节价值链：油气上游工业的价值实现
一、油气工业的价值链
二、面向价值链优化的成本控制方法
第三节企业架构理论：价值变现的数字化方法论
一、企业架构设计的定位
二、企业架构框架理论方法
三、架构设计方法——TOGAF ADM
第四节基于技术理论、价值链和企业架构的数字化转型
第五节本章小结
第二章业务链与业务场景：油气工业价值实现形态
第一节油气工业上游业务概述
一、油气勘探开发具有复杂但清晰的业务流程
二、油气工业上游业务的重要特征
第二节油气勘探：发现油气资源
一、油气勘探的技术体系
二、地面地质调查
三、非地震勘探
四、分析化验
五、地球物理勘探
六、地质综合研究
第三节油田开发：油气藏开发规划
一、油田开发概述
二、开发方案与调整方案
第四节钻完井工程：构建油气通道
一、钻完井
二、录井
三、测井
四、试油测试
第五节油气开采与集输：从地下到地面
一、油气开采工艺流程
二、油气开采类型
三、油气开采方法
第六节本章小结
第三章应用软件：面向业务场景的数字化
第一节油气行业应用软件的体系结构
一、油田生产动态管理软件
二、油气专业研究的应用软件
三、油田业务决策支持系统
四、油田经营管理数据应用
第二节勘探开发专业软件的一体化与平台化趋势
一、油气业务场景、流程与方法逐渐固化
二、油气专业软件的全业务流程整合阶段
三、油气专业软件逐步实现云端架构整合
四、一体化数据管理和知识管理逐步实现
五、国际油气专业软件的平台化战略
第三节国际油气上游专业软件发展策略分析
一、国际油气专业软件发展现状
二、国内油气工业软件发展差距与优势分析
三、国内油气工业软件发展策略分析
第四节本章小结
第四章数字化本质：数据加工与知识创造
第一节正本溯源：数据与知识，本体与图谱
一、如何界定油气数据、信息与知识
二、油气数字化体现在数据到知识的加工过程
三、知识本体，物理世界和软件世界的关联
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第二节数据管理：油气勘探开发的数据模型
一、面向勘探开发业务的数据模型分类
二、国际油气数据模型与标准体系
三、国内油气数据模型与标准体系
第三节数据应用：领域模型与交换模型
一、领域模型是面向数据应用的对象化表达
二、数据交换模型是对领域模型底层分解
三、数据模型与领域模型的标准化问题
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一、RESQML技术背景与发展历程
二、RESQML的技术架构
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第五节知识管理：数据到知识的演变
一、知识库、知识管理与知识工程
二、油气领域知识管理的两种模式
三、油气知识管理技术的发展趋势
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一、油气勘探开发的知识表征
二、油气数据模型的知识表征探索
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第五章模型思维：油气勘探开发思维本质
第一节油气工业的模型思维及应用
一、油气工业中的模型化思维分析
二、模型思维的概念、构成和分类
三、模型思维的建模、模拟与仿真
四、油气工业的模型思维表现形态
第二节面向模型的多尺度数据组织
一、地震数据体的内部组织
二、井筒数据的多尺度组织
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一、地震资料解释概述
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一、地质建模的模型重要作用
二、基于三维地质模型的数据管理
三、三维地质建模的建模流程
四、三维地质建模的关键技术
第五节面向油气勘探的盆地模拟技术
一、盆地(含油气系统)模拟技术的发展
二、动态三维油气成藏全过程模拟方法
第六节面向油藏工程的油藏数值模拟
一、数值模拟在油藏工程中的定位
二、油藏模拟器及油藏模型的选择
三、模拟方法选择及模拟流程
第七节本章小结
第六章技术架构：工业软件架构设计与开发技术
第一节国际主流软件架构现状
第二节传统油气专业软件架构设计
一、单体软件架构设计
二、基于领域模型的数据服务
三、传统WIN客户端软件集成框架
四、可复用专业组件集成模式
第三节基于云的软件技术架构
一、基于云的技术架构概述
二、云计算：计算机与软件的虚拟化共享
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四、数据湖：新一代的数据架构
第四节云原生的软件开发及企业架构
一、云原生下的四大后端技术栈
二、语言无关的技术栈集成整合
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第五节云端油气混合技术架构及其实现
一、云架构实现不同应用间的互联互通
二、传统单体式软件架构的VDI上云方案
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第六节本章小结
第七章智能平台：从慢模式到快模式
第一节慢循环与快循环，油气智能化开启了新赛道
第二节数字化与智能化技术的本质
一、智能化在油气数字化中的主导趋势
二、油气业务生态及人工智能技术落地
三、人工智能离不开工业软件及其技术框架
第三节构建油气智能化建设实施路线图
一、智能场景：为油气行业的应用确定场景
二、云端平台：设计智能应用的技术架构
三、智能流程：为智能过程定义标准化流程
四、算法共享：为业务流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：实现数据、算法、模型的整合
六、智能应用：数据、模型与部署的一站式共享
七、智能架构：为业务智能设计应用架构
第四节如何应对油气智能时代的挑战
一、以人工智能推动工业智能
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一、数据科学平台的概念
二、油气行业对于智能分析平台的需求
四、数据科学平台的发展趋势
五、油气行业之智能整合的关键问题
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一、OSDU诞生的行业背景
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二、OSDU的生态扩展过程
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第一节DELFI一体化平台策略及其巨大改变
一、DELFI平台的优势与典型特点
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一、为什么要梳理油气工业软件
二、油气工业软件的梳理流程
三、专业软件管理后续的问题
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一、云平台：提供数据、算法与软件的整体架构
二、云原生：软件研发过程的整合
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第五节数据融合：油气数据的整合与交换
一、基于数据湖的海量数据统一管理与共享
二、基于RESQML的多源异构数据交换
第六节拥抱开源：云环境下开源软件及开源协议
一、开源软件对于油气行业软件研发的意义
二、商业化催生了软件开源生态
三、油气行业可能涉及的开源协议及选择方法
第七节应用研发：陷阱、策略、栅格方法论
一、油气软件研发困难超越任何时刻
二、专业软件突破的策略、方法
三、架构 场景的交叉融合方法论
第八节业务融合：数字技术与业务要素的融合
一、面向业务整合的业务云平台设计
二、面向业务资源整合的混合技术架构
三、面向全业务一体化协同的数字化演化
四、从业务一体化到产业生态的演变
第九节本章小结
第十一章油气数字化转型中的思维升级
第一节行缓致远：工业数字化没有捷径
第二节技术文化：尊重科技发展的基本认知
第三节第一性原理：基于核心要素的竞争力重构
第四节合作模式：基于松耦合架构的组织合作
第五节生态思维：专业软件发展的企业级策略
第六节本章小结
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