石油勘探开发主数据模型研究与设计【论文】
数学模型与计算在石油天然气开发中的应用
数学模型与计算在石油天然气开发中的应用随着社会经济的不断发展，能源需求的逐步增加，石油与天然气的开采已经成为了全球范围内的热门话题。
石油天然气开采是一项高风险、高投入、高产出的行业，需要利用各种科技手段提高开采效率、降低成本、减少环境污染。
而此类问题的处理离不开数学模型和计算机技术的帮助。
一、数学模型在石油天然气开发中的作用大型石油天然气企业拥有的油井数量极多，如果要对其进行人工管理难度非常大，因此需要利用数学模型进行管理与优化。
经典的油井的生产性能模型是Arps模型。
该模型基于泊松分布和指数衰减规律，通过观测油井的开采量以及时间，来计算油井的产出情况、预测油井产量未来的变化趋势，从而实现对油井的生产管理。
此外，在石油天然气探测领域中，数学模型同样起着非常重要的作用。
比如，地震勘探利用的就是复杂的地质信息，需要把野外数据利用数学模型进行处理和重建。
通过使用正演模拟和反演方法，以计算机模拟的方式来对野外数据进行处理，达到求概率密度函数和地层参数等目的，进一步提高了石油勘探效率。
二、计算在石油天然气开发中的应用和其它行业相比，石油天然气开采具有测量、数据采集等复杂性管理工作，而计算机技术则是最有力的工具之一。
尤其是随着计算机技术不断发展，大容量采集数据和模拟分析数据已经成为了石油天然气领域必不可少的一部分。
在石油天然气开采的各个环节中，都有着计算机技术的应用。
1.数据采集领域：在油井的生产过程中，需要对各种数据进行采集和处理才能更好地进行优化，这个过程使用计算机技术进行协助可以更准确地计算产油量以及相应的成本。
2.井下自动化: 井下自动化系统是一项由控制器、传感器和开关等组成的系统，用于监测、控制和维护油井生产。
它通过计算机控制实现对油田的自动化管理，使得开采过程中可以快速、准确地进行生产计量。
这大大降低了运营成本，提高了工作效率，减少了人工管理对环境的影响。
3.管道输送领域: 油气从采集点到加油站各个环节中都涉及到油气的输送，而数据需要及时传递，这个过程中要保证油气的流速，物质保持在一定温度范围内，不受环境温度影响。
中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展V5_20150825(发表)
中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展马涛黄文俊刘景义王铁成黎勇王军（中国石油集团东方地球物理公司信息技术中心，北京，100007）摘要：勘探开发数据模型（EPDM）1.0版是中国石油在“十一五”期间组织建设A1、A2系统过程中形成的勘探开发一体化数据标准。
随着“十二五”中国石油信息化建设的不断推进，对上游信息系统集中建设、集成应用、信息共享、协同工作的需求越来越迫切。
中国石油针对信息系统基础建设中共同的数据标准、数据模型等发展瓶颈问题，组织开展了卓有成效的研究与升级工作，提出了新的数据模型体系化建设原则，在其指导下，编制了EPDM模型2.0版本，形成了配套体系及多项特色设计，增强了EPDM模型的适用性、实用性和完整性，为“十三五”石油上游专业信息化建设奠定了良好基础。
关键词：勘探开发；数据模型；EPDM；模型管理引言在用计算机系统模拟或表述现实世界的过程中，需要按照一定的规则对现实世界客观对象的静态特征、动态特征和完整性约束条件进行抽象和数字化、符号化表述，这个过程就是数据建模的过程，对客观对象本身特征及相互之间联系的表述即为数据模型。
通常，数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
在企业信息化建设过程中，统一业务标准的基础就是要统一数据模型标准。
在石油上游业务领域，有多个国际性的标准化组织，如：SLC（Standards Leadership Council）、Energistics/POSC、PPDM、SEG、SPE、API等，致力于石油上游业务及相关标准的统一，全球几乎所有大型的油公司及油服公司除拥有自己的企业标准外，还通过加入或资助国际性的标准化组织，参与行业数据标准的研究与制订，共享其研究成果。
统一数据标准的最大好处在于提高企业内部及与企业外部之间的信息与数据交换效率，减少企业业务运营与研发成本，提高企业参与国际业务能力及核心竞争力。
中国石油作为大型国际化能源公司，在上游信息化建设过程中，高度重视信息与数据的标准化工作，一直致力于标准的持续改进与提升。
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨随着油气资源的渐渐枯竭，油田勘探开发变得越发重要和复杂。
而数据库技术作为信息化建设的关键技术之一，对于油田勘探开发起到了关键作用。
本文将探讨数据库技术在油田勘探开发中的应用。
数据库技术主要通过建立数据模型、存储和管理数据，提供数据查询、分析和可视化等功能，为油田勘探开发提供了强大的支持。
数据库技术在油田勘探开发中的应用主要体现在数据管理方面。
在油田勘探开发过程中，涉及到大量的地质、地球物理、钻井、工程和生产等数据。
这些数据涵盖了油气资源分布、地质构造、地下水资源、地震响应、井筒结构、注水和采油等多个方面的信息。
对这些数据进行有效管理，是油田勘探开发的关键。
数据库技术通过建立合适的数据模型，将这些数据以结构化方式存储并进行管理。
在实际操作中，可以通过数据库技术提供的数据导入、数据整理和数据清洗等功能，实现对大规模数据的高效管理。
数据库技术在油田勘探开发中的应用还涉及到数据查询和分析。
对于油田勘探开发，需要对大量的数据进行查询和分析，以做出合理的决策。
数据库技术提供了丰富的查询语言和查询优化技术，可以快速地在大规模数据中进行查询。
数据库技术也支持复杂的数据分析操作，如聚类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
这些查询和分析结果有助于油田勘探工作者对数据进行深入理解，并提供更好的指导。
数据库技术还可以结合可视化技术，实现对油田勘探开发数据的可视化展示。
可视化技术可以将数据以图表、地图、三维模型等形式呈现，帮助人们更直观地理解数据。
结合数据库技术，可以将查询和分析结果以可视化方式展示，如生成柱状图、饼图、等高线图、三维地质模型等。
这些可视化结果不仅方便了油田勘探工作者对数据的理解，还有助于与其他人员进行沟通和共享。
数据库技术还可以通过数据挖掘和大数据分析等技术手段，为油田勘探开发提供更深入的支持。
数据挖掘技术可以从大规模数据中挖掘出有价值的信息和模式，为油田勘探开发提供更可靠的依据。
石油地质石油勘探论文（5篇范文）
石油地质石油勘探论文（5篇范文）第一篇：石油地质石油勘探论文第一篇1石油地质分析测试所使用的技术在石油地质分析中所使用的技术主要分为有机地化方面和沉积及储盖层方面的的分析技术，其中在有机地化方面所使用的分析技术主要有：岩石超临界提取技术、烃源岩模拟实验技术、有机岩石学分析测试技术、有机同位素分析技术等，通过以上这些分析技术可以有效的对样本中有机质的烃含量及形成烃的能力等进行分析。
沉积及储盖层方面的分析技术主要有：储层地球化学研究方法、成岩作用于模拟实验技术、油藏地球化学及油藏注入史研究等，以上这些技术通过对油气资源的存储环境以及岩石的地质分析从而得出油气资源存储的重要信息。
2新的石油地质分析测试技术的发展应用2.1同位素分析测试技术通过对勘探样本进行同位素进行分析可以有效的得出沉积有机质母质的类型，从而对油气源的分析对比有着重要意义。
在原先的分析中，由于受到时代和技术的限制，造成分析只能局限于烃类及碳类物质的某一方面，但是随着科技的进步以及油气运移过程中的物质分异及同位素的分馏作用，可以使得单体烃同位素的分析得到更为广发的应用，同使用此种技术可以极大的提升在油气资源的划分、油气源对比工作中的精度。
而通过使用新技术可以对气态烃的碳同位素特征进行热解模拟实验从而模拟油气资源在地下的存储情况。
2.2轻烃分析测试技术轻烃分析主要是指对于天然气、原油等的轻烃分析，对于轻烃的成因和开采得益于轻烃测试技术的应用，随着科技的进步和广大科技工作者的不懈努力，现今对于轻烃的分析技术已经较为完善，现今已经形成了油—气—源岩三位一体的对比分类研究能力。
其中对于天然气轻烃的指纹分析可以有效的对天然气的来源进行分析，通过对天然气干气使用低温或吸附的方法来得出轻烃，通过对轻烃进行分析可以得出较普通的天然气烃更为全面的数据。
而对于原油的轻烃指纹分析则主要是通过对原油轻烃的资料进行分类对比，从而可以对烃类的运移进行研究和对油层的连通性进行对比分析。
基于WEB-GIS的石油勘探开发数据组织模式研究
基于WEB-GIS的石油勘探开发数据组织模式研究摘要：油田的石油勘探开发工作涉及到巨大的信息量以及繁多的信息种类，在勘探开发过程中积累了大量地质图件、地面工程图件等数据信息，本论文结合当前GIS研究与应用成果与计算机网络技术，探讨了基于Web-GIS技术和网络数据库技术的石油勘探开发信息管理数据组织模式，从而有助于利用Web技术的关系数据库来处理勘探开发信息，具有重要理论意义与实践价值。
关键词：WEB-GIS；石油勘探开发；数据组织模式DataOrganizationModeResearchofPetroleumExplorationandDevelop mentBasedonWeb-GisBianFamin(InstituteofGeologicalSciencesofShengliOilfieldofSinopec,Don gying257015,China)Keywords:WEB-GIS;Oilexplorationanddevelopment;Dataorganization一、Web-GIS的理论基础Web-GIS指的是基于Internet的地理信息系统，属于GIS技术和Web技术相结合的系统，是一项基于Web技术来使传统地理信息系统得到进一步扩展和完善的新技术。
由于超文本传输协议采用请求应答机制，基于C/S的架构拥有比较好的用户交互能力，因此适用于在浏览器上显示和传输多媒体数据，而传统GIS主要是以图形、图像方式进行空间信息的表现，用户对空间数据通过交互操作来查询分析。
以上的特点令使用者能够结合网络技术获取和操作所需数据。
二、Web-GIS在石油勘探开发的应用Web-GIS在石油勘探开发方面有着很好的应用价值，基于Web-GIS的石油勘探开发信息系统包括两个大的模块，分别是可视化系统和勘探开发信息维护系统。
下图所示为其基本结构。
基于Web-GIS的石油勘探开发信息系统基本结构在可视化系统建设中，对所需的报表功能和曲线趋势绘制功能进行封装，转化为标准模块，由ActiveDLL来实现，为了能够被上层调用，一些内部调用接口必须对外显露出来。
中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展V5_20150825(发表)
中国石油勘探开发数据模型标准研究及进展马涛黄文俊刘景义王铁成黎勇王军（中国石油集团东方地球物理公司信息技术中心，北京，100007）摘要：勘探开发数据模型（EPDM）1.0版是中国石油在“十一五”期间组织建设A1、A2系统过程中形成的勘探开发一体化数据标准。
随着“十二五”中国石油信息化建设的不断推进，对上游信息系统集中建设、集成应用、信息共享、协同工作的需求越来越迫切。
中国石油针对信息系统基础建设中共同的数据标准、数据模型等发展瓶颈问题，组织开展了卓有成效的研究与升级工作，提出了新的数据模型体系化建设原则，在其指导下，编制了EPDM模型2.0版本，形成了配套体系及多项特色设计，增强了EPDM模型的适用性、实用性和完整性，为“十三五”石油上游专业信息化建设奠定了良好基础。
关键词：勘探开发；数据模型；EPDM；模型管理引言在用计算机系统模拟或表述现实世界的过程中，需要按照一定的规则对现实世界客观对象的静态特征、动态特征和完整性约束条件进行抽象和数字化、符号化表述，这个过程就是数据建模的过程，对客观对象本身特征及相互之间联系的表述即为数据模型。
通常，数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
在企业信息化建设过程中，统一业务标准的基础就是要统一数据模型标准。
在石油上游业务领域，有多个国际性的标准化组织，如：SLC（Standards Leadership Council）、Energistics/POSC、PPDM、SEG、SPE、API等，致力于石油上游业务及相关标准的统一，全球几乎所有大型的油公司及油服公司除拥有自己的企业标准外，还通过加入或资助国际性的标准化组织，参与行业数据标准的研究与制订，共享其研究成果。
统一数据标准的最大好处在于提高企业内部及与企业外部之间的信息与数据交换效率，减少企业业务运营与研发成本，提高企业参与国际业务能力及核心竞争力。
中国石油作为大型国际化能源公司，在上游信息化建设过程中，高度重视信息与数据的标准化工作，一直致力于标准的持续改进与提升。
石油勘探中数据驱动建模方法研究与应用
石油勘探中数据驱动建模方法研究与应用随着石油勘探的深入和技术的进步，数据驱动建模方法在石油勘探中的应用越来越广泛。
本文将从数据驱动建模方法的概念、在石油勘探中的应用、优缺点等方面进行讨论。
一、数据驱动建模方法的概念数据驱动建模方法是指基于大数据、机器学习等技术，通过对数据进行分析和建模，从中挖掘出有用的规律和特征，以此来预测未来的趋势、行为以及进行决策，从而实现数据的价值最大化。
数据驱动建模方法包括数据挖掘、机器学习、人工神经网络等多种技术，这些技术在工业领域的应用越来越广泛，包括了制造业、医疗、金融等领域。
二、在石油勘探中的应用在石油勘探中，数据驱动建模方法是非常重要的一种方法。
经过数据处理，石油勘探人员可以利用数据驱动建模方法，从中挖掘出一些规律和特征，帮助石油勘探人员做出更好的决策。
数据驱动建模方法在石油勘探中的应用可以分为以下几个方面：1、地震数据建模地震数据是石油勘探中最重要的数据之一。
通过数据驱动建模方法，石油勘探人员可以将地震数据进行模拟，从而得出一些有用的结论，如找出可能的油气藏。
2、油藏建模油藏建模是指将油气藏的结构和性质等因素进行建模，从而帮助石油勘探人员更好地进行勘探。
通过数据驱动建模方法，可以通过对大量的油藏数据进行分析和建模，从中找出一些有用的结论，如确定油气藏的规模、性质等。
3、油田开发建模油田开发建模是指根据油气藏的性质和规模等因素，建立油田的开发方案。
通过数据驱动建模方法，可以进行复杂的油田开发模拟，从而得出更好的油田开发方案。
三、优缺点分析数据驱动建模方法在石油勘探中有很多的优点，例如：1、基于数据，更加客观和准确。
2、依靠计算和模拟，可以快速得出决策结果。
3、可以对大量的数据进行处理和分析，挖掘出更多的有价值的信息。
但是数据驱动建模方法也存在一些缺点，例如：1、需要大量的数据支持，数据质量会对建模效果产生很大的影响。
2、建模结果难以解释，难以直观的将结果传达给非技术人员。
石油勘探论文范文
石油勘探论文范文石油勘探论文范文石油勘探论文范文第1篇1.石油勘探技术进展所面临的挑战如今经济的飞速进展导致对石油资源的需求量渐渐增加，石油勘探业的进展在机遇中也面临了各种挑战，详细表现如下：（1)石油资源有限所带来的挑战。
石油作为不行再生资源，在世界范围内都占有特别重要的战略地位，而经济的进展又对石油的需求越来越大，已有的石油资源都难以满意经济进展的需求，石油勘探技术所带来的综合开采效率和石油勘探的质量打算了石油资源的利用，进展和采纳新的勘探方法意义重大。
(2)石油行业的竞争所带来的挑战。
低油价和行业内部的竞争给石油行业和石油勘探带来了很大的挑战，油气勘探项目的经济效益能否得到保障，取决于综合勘探技术的进展和勘探业的综合管理水平。
(3)勘探对象的日益简单给勘探技术带来的挑战。
勘探成熟度的提高给勘探技术的进展带来了挑战，我们通常所说的成熟度（即地质中的成熟度），通常是相对碎屑岩而言的，分为结构成熟度和成分成熟度两种，而勘探对象的简单也对钻进、测井等勘探技术提出了新的要求。
2.石油勘探技术进展的现状(1)测井技术的进步。
油田勘探与开发过程中，测井是确定和评价油、气层的重要手段，也是解决一系列地质问题的重要手段。
测井技术的优势在于，发觉油气层并对油气层资源做出评价、精细分析、描述相关特征并进行管理等等，现代测井技术进展的主要趋势是，测井地质工程的应用力量不断提升，测井信息的采集工作逐步向网络化，成像化，频谱化等方向，在四大技术体系的带动下，向三维测量的方向上进展。
(2)钻进技术的进步。
在钻进领域的不断进步和技术进展中，石油勘探技术的进展和进步也被其带动，膨胀管技术，单直径技术，以及微孔钻井技术的进展都大大推动了石油勘探的进展，虽然其中还有许多的技术难题亟待解决，但现代钻井技术进展趋势是向信息化、智能化方向进展、向多学科紧密结合、提高油井产量和油田采收率方向进展、向有效开采特别油气藏方向进展已经特别明确。
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石油勘探开发主数据模型研究与设计
1引言
进入20世纪以来，随着国家信息化带动工业化战略的持续推进，信息技术的成果已渗透到国民经济的各行各业。
国内石油上游勘探开发企业，不同程度地建设了物探、钻井、采油、地面工程等各种业务信息系统。
这些信息系统所建立的各类专业数据模型，涉及到的数据种类及数据项远远超出20世纪国内外石油上游勘探开发企业传统数据模型所定义的范畴，涵盖了数据采集、生产运行管理、采集数据处理和分析成果等数据内容。
石油上游勘探、开发和生产是相互联系、不可分割的整体，勘探开发生产各业务过程所产生的数据信息既享有独立性和特殊性，又具有关联性、统一性和一致性。
在石油企业信息化建设过程中，业务信息系统因专业分工不同而采取了分开独立建设的模式，并形成了与每个系统配套的数据管理模型。
从整个企业信息系统体系结构角度来观察和比较发现，在各业务信息系统中都或多或少存在重复数据，而且这些重复数据原本应该保持一致，但实际上却出现不一致的问题，从而导致企业各业务系统之间无法实现数据的共享而形成信息孤岛的局面。
在系统建设初期，站在目标任务的角度，通常仅关注了勘探开发业务信息系统的独
立性、特殊性特点，未充分考虑勘探开发业务信息的关联性、统一性和一致性的重要特征，在信息化建设过程中将勘探开发生产等业务活动之间的信息联系割裂开来。
为了消除系统间的信息壁垒，实现勘探开发专业间信息共享，从数据管理角度，需要进一步地研究当前石油勘探开发数据模型，分析并梳理出勘探开发业务系统中影响全局业务且必须保持数据高度一致性的基本数据（如井信息），以及具有一定共享价值的专业主体数据，在原有各专业数据模型的基础上，建立统一的勘探开发主数据模型，以解决新时期下石油上游勘探开发数据建设和应用所面临的诸多问题。
2业务分析及共享数据识别
2．1勘探开发业务分析
石油上游勘探开发可分为勘探、油藏评价、油田开发三个主要阶段，涉及到资源勘查、地球物理勘探、油藏发现和认识、油田开发过程。
专业涵盖地震数据采集及处理解释、地质与油藏研究、地球钻井、地质录井、地球物理测井、油井试油、油水井测试、油水井作业、油田采油、油田注水、油气集输等业务。
为便于对勘探开发专业共享数据识别，从数据管理专业角度，将勘探开发业务分为区域勘探与开发研
究、钻井与井筒施工、油田开发与生产维护三大业务，再按照勘探开发技术服务公司业务范围，采油单位生产活动特征，在这三大类下对勘探开发业务进行专业划分，得到勘探开发研究与生产活动的业务概念模型。
2．2勘探开发共享数据的识别原则
传统定义的勘探开发数据模型包括地球物理、地质与油藏、井信息与井操作、样品检测与实验、油田注采、油田测试六个部分，这些数据是油田公司重要的企业资产，是勘探开发各专业共享数据的基础。
进入21世纪以来，特别是“十一五”期间国内石油上游勘探开发企业建立了多个大型的信息系统，这些系统主要面向钻井、油田生产管理等专业信息管理。
为支持这些系统的开发和运行，各专业系统都建立了系统数据模型。
这些数据模型建设以数据采集和支持专业应用为目标，整体模型分为信息系统过程管理数据、支持专业系统报表生成数据、专业系统产生成果数据、软件系统运行数据四大类。
根据对国内某大型石油公司统一建设的8个上游信息系统统计，共定义了约3000个数据类、250000个数据项。
由于石油勘探开发数据具有数据类型繁多、数据关系复杂、与时间的关联性较强等特点，一个大型油田公司数据中心基于现有条件下的数据处理能力，经测算，至多可以维
护500个左右实体数据类，大约10000个数据项。
在新的形势下，油田公司数据中心除了要管理好传统勘探开发数据资产外，还需要解决油田各专业信息系统数据共享的问题。
显然，数据管理人员需要从这些勘探开发信息系统海量数据中识别出具有共享价值的数据，构建新的勘探开发数据模型，以指导石油上游勘探开发各专业信息系统数据存储和应用，从整体上提高石油上游勘探开发数据管理和应用的水平。
通过对石油上游勘探开发生产业务的分析，以及各业务信息系统数据的研究，基本明确了石油上游勘探开发共享数据识别的原则，即要找出勘探开发区域及井筒勘查、测试获得一次采样数据或分析处理后的认识成果数据，描述地质和油藏构造、储层、流体、压力等数据，各类井及油气举升及输送装置信息，油田开发生产过程中得到的油水井生产状态数据及计算后生成的区块生产状态数据，其它勘探开发业务间需要共享的数据。
将勘探开发业务概念模型的钻井与井筒施工的井下作业、试井类业务，与开发生产维护的简单作业、低压试井合并，得到勘探开发业务十六类专业。
将十六类专业划分到传统的地球物理、地质与油藏、井信息与井操作、样品检测与实验、油田注采、油田测试六大类中，根据共享数据识别的原则来确定石油上游勘探开发十六类专业共享数据内容。
3勘探开发主数据模型的设计
3．1主数据模型逻辑结构
3．1．1主数据模型的定义主数据模型：涵盖传统的勘探开发数据模型内容，增加勘探开发各专业之间需要相互引用的共享数据，建立起的规范数据模型，称为主数据模型。
基本实体：引领和构成主数据模型实体联系的的井、地质单元等顶层实体，称为主数据模型的基本实体。
专业实体类：将2．2识别的钻井、测试、地质、采油等16类专业共享数据，定义为主数据模型专业实体类。
3．1．2主数据模型的逻辑结构石油上游勘探开发主数据模型由九个基本实体和十六类专业实体类构成。
基本实体作为顶层或引领实体是主数据模型的核心实体。
专业实体类依赖于一个基本实体而约束存在。
根据专业数据的特点，专业实体类的实体，可以直接作为基本实体的子节点实体，也可以是在专业实体类内构建的多层约束关系的实体。
3．2基本实体
基本实体部分由项目、业务单位、地质单元、生产单元、
物探工区、井、井筒、站库、设备九个实体构成。
这九个基本实体代表了石油上游勘探开发和使用的主要对象。
其中，地质单元是被发现和认识的客观存在的对象，其它对象，包括生产单元和地震工区是人为划分构建的对象。
为了便于管理，将基本实体属性分为主体部分和辅助描述部分，主体部分和辅助部分之间一般是一对多的关系。
基本实体辅助部分描述基本实体的自身结构，状态变化信息，如地质单元的父子关联关系、井生命周期变化等内容。
项目：记录区域勘探与油藏评价、油田开发产能建设等专项投资项目。
将勘探与开发地质层系划分方案作为项目管理，以区分不同层系划分的层位数据。
业务单位：记录油田公司各级油气生产单位，参与油田公司勘探开发施工作业的服务公司。
地震工区：地震勘探所设定的数据采集工区。
地质单元：勘探开发过程中所认识的、客观存在的各级地质构造单元。
生产单元：油田开发过程中所划分的生产区块或单元，可以是地质单元，也可以是地质单元部分或组合。
井、井筒：井和井筒是父子关系，井筒是井的若干分支，一口井有一个地理坐标，可以有多个地下井筒目的层坐标。
站库：用于油田地面油气集输的处理单元。
设备：勘探开发钻井、井筒施工或测试、油田采油和注水使用的移动设备和固定设备。
3．3专业实体类
在主数据模型逻辑结构上，以基本实体为引领，对十六个专业实体类，按照各专业产生和使用数据的方式和特点，针对性地进行内部数据逻辑结构设计。
以地质油藏专业实体为实例，来阐述专业实体类的设计方案。
区域地质的关键实体分层方案记录了对层位的认识，层位结构记录不同分层方案层位的上下关系。
构造、圈闭、断层属性数据表描述区域的形态，储层、油气藏流体、小层评价等属性表描述区域单元内部特性。
单井地质实体类以井筒基本实体展开。
井筒地层存储单井钻遇的地层信息，包括界、系、统、组、段。
井筒层位存储单井钻遇的油层组、砂岩组、小层、沉积单元、夹层等。
井筒地层与层位受区域地质中所属分层方案下的层位约束。
对比联通数据用来实现井筒层位的对比，描述其联通关系。
4结语
石油上游勘探开发数据是油田公司的重要企业资产，管理并应用好这些资产对于提高企业的经营效率和效益意义重大，而勘探开发数据模型的设计和建设是这项工作基础。
勘探开发数据模型设计作为一项勘探开发业务和计算机结合的专业技术已有三十几年的发展历史，传统的勘探开发数
据模型设计主要基于勘探开发资产数据的管理，注重模型的结构严谨和规范，适合油田数据中心应用。
在信息技术不断进步的今天，需要指导石油上游勘探开发各专业信息系统数据模型建设并利用好这些数据，这就需要对传统的勘探开发数据模型进行扩展和改造，以适应勘探开发各专业对数据更有效的管理和应用。
本文总结近年来在勘探开发数据模型设计上的方法及其实际应用的经验，提出了勘探开发主数据模型的定义，并给出具体的设计方案，该方案将对国内外石油上游勘探开发数据模型的建设具有重要指导和参考意义。