引言
随着全球能源行业向数字化转型的深入发展， “智能油田”等规划相继出台，旨在通过技术创新与数据驱动，实现油气上游业务的全面升级。为此，中国海油同步立项，开展智能油田建设和勘探开发数据湖平台的建设。智能油田建设从各油田分散的业务应用场景出发，由各油田分公司根据自身特定的业务需求开展项目，以促进多样化的创新尝试和技术的快速迭代；数据湖平台作为支撑智能油田应用的数字基础设施，明确了集中化和统一化的建设方向，旨在整合中国海油上游勘探开发的核心业务数据，实现数据管理的统一化。智能油田与数据湖平台项目并行推进，随着项目的深入，两者的融合趋势日益明显，智能油田从创新探索迈向规范化和标准化，数据湖平台则在支撑应用中不断优化功能并扩展。以秦皇岛32-6项目为试点，成功实现了实时数据入湖与服务迁移，标准化改造数据开发过程，支持快速应用开发，为中国海油智能油田与数据湖平台的进一步融合提供了有力的支撑。
工业大数据平台作为推动制造业智能化转型的关键力量，广泛应用于生产监控、故障预测和效率优化等环节。借助物联网、云计算和人工智能等前沿技术，现有平台在数据采集、存储、分析和应用方面不断增强，为企业决策提供了坚实的数据支撑。然而，随着技术进步和市场需求增长，工业大数据平台面临数据安全与隐私保护的挑战，同时多源异构数据的增加导致传统数据库平台存在数据流通不畅和灵活性不足的问题。数据湖平台通过支撑业务场景分析，能够降低大数据分析应用开发和实施的难度，这是与智能油田项目共同追求的目标。尽管已取得一定进展，但仍需深入研究，形成可复用的标准化、工程化架构，并依托数据湖平台工具进行产品化支撑。
当前，智能油田应用面临的主要问题包括数据分散、标准不统一和业务流程复杂等。这些问题不仅增加了数据处理和分析的难度，还限制了智能油田建设的整体效率和效益。数据湖作为一种统一的数据存储池，能够容纳各种规模的结构化、半结构化和非结构化数据，提供了潜在的解决方案。目前，数据湖平台主要应用于数据管理领域，涵盖数据资产目录管理、数据源及数据处理任务、数据生命周期管理、数据治理和权限管理等功能。尽管数据湖技术在架构灵活性和开放性方面表现出显著优势，但其在性能效率、安全控制和数据治理方面仍有改进空间。将数据湖平台与工业大数据分析相结合，可以有效应对企业级的生产分析需求，并提升数据管理能力。为此，本文通过调研和借鉴大数据分析领域的相关研究成果，结合数据湖平台与智能油田应用研发的实践经验，提出了一套基于数据湖平台的大数据分析应用实施框架。以智能油田能效分析为例，对所提出的大数据分析应用实施框架进行了应用验证。
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作者信息：
李满1，安创锋1，高静1，牛永胜1，姚嘉琨2
(1.中海石油(中国)有限公司天津分公司，天津300450；
2.中国电子系统技术有限公司，北京100089)
