海量數據管理：為用戶提供了并行海量復雜數據處理平臺，幫助客戶形成PB級以上的業務數據單一視圖，為客戶提供及時高效的數據分析結果；

數據安全防護：通過采用國產系列數據庫軟件，替代國外及開源數據存儲與計算平臺，提升能源安全防護能力；

多類型統一管理：實現對企業三大類6種業務數據統一管理與訪問，通過數據治理平臺實現對數據溯源、血緣關系管理、對外統一服務等；

智能油氣田架構如下圖所示，由數據源層，數據匯集層，數據存儲層，數據計算層及數據服務層組成。

數據源層：

最下層為數據源層，數據源層包括油田日常生產運行中產生的數據，成果圖片、報告、施工文檔、施工報告等成果圖形文檔，監控類音視頻數據，物聯等實時數據，測井類大塊提數據，GIS影像等六大類數據結構化、半結構化及非結構化數據。

數據匯集層：

數據匯集層采用GBaseMTK元數據同步工具、GBaseRTSync實時同步工具、kafka消息隊列、Sqoop、Flume、對象存儲等數據傳輸及處理工具進行匯集。

數據存儲層：

數據存儲層采用GBase8s高并發事務數據庫、GBase8a分布式海量數據olap分析數據庫、及GBaseHD提供的HDFS、hive、HBase等存儲與管理引擎平臺、Neo4j圖庫、對象存儲等作為三大類數據存儲平臺。

數據計算層：

包括GBase8s數據計算、GBase8a分布式系統數據計算、MR/Spark/Flink/ES/圖計算等計算引擎及數據庫，對三大類6種業務數據類型進行數據計算及檢索。

數據服務層：

系統通過結構化數據API、實時數據API、音視頻API、Gis數據API、文檔圖片API、體數據API、數據推送、BI服務、AI服務等對應用及外部應用提供數據服務。

項目采購符合成熟、穩定要求、并基于Hadoop架構的大數據平臺軟件，支撐結構化與非結構化數據的存儲、訪問、計算和分析處理。通過數據虛擬化、數據聯邦技術以及引擎間高效的數據實時交換通道，融合復雜關聯分析、流計算、圖計算、圖計算、批量處理等計算模型，構建大數據云平臺，支撐智能油氣田云平臺中OLAP、OLTP和NOSQL三種計算模型的業務場景。

具體需求包括：

(1)滿足石油石化行業央企智能油氣田云平臺部署；

(2)開展大數據分析，實現對實時數據、體數據、成果數據等非結構化數據和外部數據的數據存儲，開展數據治理和數據標準化相關工作。數據來自于采氣廠、電力調度、分析化驗、凈化廠、以及地震數據、測錄井曲線、分析化驗曲線、地質模型網格化數據、視頻監控平臺等及部分外部數據；

(3)建立統一的數學算法庫和模型庫，開展數據檢索、互動分析、關聯分析等數據挖掘分析，支撐智能油氣田業務發展；

(4)實現對流數據的實時采集、存儲和分析應用；

(5)支持海量數據的快速查詢分析，查詢響應速度在秒級以內；

(6)具備統一的圖形化監控和圖形化管理操作等交互能力；

(7)支持數據加密、數據備份恢復、數據一致性校驗、操作審計功能；支持統一的系統身份認證和安全訪問檢查、驗證，實現對各數據庫引擎及數據的訪問；支持按用戶、角色授權。

根據石油石化行業央企“十三五”信息化發展規劃和智能油氣田項目總體規劃的部署安排，結合油田企業提高生產效率、優化生產運營的業務目標和集中集成、協同共享的信息化需求，開展智能油氣田項目試點建設。

智能油氣田建設總體目標為以ICT最新技術為手段，圍繞核心資產全生命周期管理，打造全面感知、集成協同、預警預測及分析優化四項能力，助力“高效勘探，效益開發”，實現企業資產價值最大化。本期試點項目目標是建設智能油氣田云平臺，補充和完善智能油氣田標準化體系和技術支持體系，圍繞油氣藏、單井、管網、設備等油氣田企業核心資產，實現油氣藏動態管理與優化，單井、管網、設備的智能診斷與優化，建成智能油氣田示范區，打造國家級智能制造示范工程。

鑒于中國在貿易摩擦中受到的巨大影響，關鍵核心技術自主化顯得愈發重要，長期使用國外數據庫管理石油勘探開發數據，不利于保障國家能源安全，因此使用數據庫軟件支撐智能油氣田云平臺勢在必行。通過在智能油氣田云平臺中多種大規模結構化、半結構化與非結構化數據處理技術，通過數據虛擬化、數據聯邦技術以及引擎間高效的數據實時交換通道，融合復雜關聯分析、流計算、圖計算、圖計算、批量處理等計算模型，構建大數據云平臺，支撐智能油氣田云平臺中OLAP、OLTP和NOSQL三種計算模型的業務場景。

由于現有傳統的數據倉庫不能完全滿足以上業務需求，為實現上述目標，更好地服務于智能油氣田業務發展，加強決策支持系統深化應用，深入挖掘數據價值，提升決策支持數據分析能力，需要對現有數據應用集成決策支持系統進行功能拓展和延伸，補充數據分析功能，實現對海量多元異構數據的存儲管理、數據建模及挖掘分析。