书籍详情
数字油田在中国：油田数据工程与科学
作者：高志亮，高倩 等 著
出版社：科学出版社有限责任公司
出版时间：2015-10-01
ISBN：9787030459510
定价：¥89.00
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内容简介
《数字油田在中国丛书 数字油田在中国：油田数据工程与科学》是我国首部全面阐述油田数据工程与科学的专著。《数字油田在中国丛书 数字油田在中国：油田数据工程与科学》在全面梳理、总结中国数字油田数据建设方法与技术的基础上，深入研究了油田数据的基本概念、特征与应用；撰写力求通俗、易懂，既希望能让油田专业技术人员看懂数据是怎样建设的，又希望让IT人员看懂油田数据从哪来到哪去，具有可读性和实用性，是一部难得的油田数据建设技术专著和数据管理与运维的培训教材。《数字油田在中国丛书 数字油田在中国：油田数据工程与科学》共分11章30余万字，大体上分为三个部分，第1—2章，主要研究数据、油田数据和数字油田数据建设及科学理论、原理与实践。第3—9章，主要研究数字油田数据流的采、存、管、用理论、原理、技术及其数据应用中的系统开发、集成与标准问题等。第10—11章，主要研究数字油田大数据与挖掘，数字油田数据工程与科学创新发展问题等。
作者简介
暂缺《数字油田在中国：油田数据工程与科学》作者简介
目录
丛书序
序
前言
Preface
第1章 绪论
1．1 数字油田数据建设
1．1．1 数字油田建设的基本估计
1．1．2 数字油田建设的基本评价
1．1．3 数字油田建设面临的问题
1．2 数字油田数据问题与研究内容
1．2．1 数据概念与特征
1．2．2 数字油田数据概念与特征
1．2．3 数字油田数据研究内容
1．3 油田数据建设与研究方法论
1．3．1 石油科学方法论
1．3．2 系统工程方法论
1．3．3 油田数据学
1．4 小结
第2章 数据工程与数据科学
2．1 数据工程概念与研究
2．1．1 数据工程概念
2．1．2 数据工程研究
2．1．3 数据工程方法
2．2 数据科学概念与研究
2．2．1 数据科学背景与概念
2．2．2 数据科学特征与问题
2．2．3 数据科学研究范式
2．3 数字油田数据工程与科学问题
2．3．1 数字油田数据工程问题
2．3．2 数字油田数据科学研究思想与问题
2．3．3 数字油田数据工程与科学发展趋势
2．4 小结
第3章 油田数据采集
3．1 油田数据采集
3．1．1 数据采集的背景
3．1．2 数据采集
3．2 油田数据源
3．2．1 数据源的概念
3．2．2 油田数据源
3．2．3 数字油田数据源
3．3 油田数据资源
3．3．1 数据资源的概念
3．3．2 数据资源的价值
3．3．3 油田数据经济评价
3．4 小结
第4章 油田数据存储与建设
4．1 数据存储
4．1．1 数据存储的概念与作用
4．1．2 数据存储模式
4．1．3 油田数据存储建设
4．2 数据中心研究
4．2．1 数据中心概念
4．2．2 国内油田企业数据中心建设
4．2．3 数据中心问题讨论
4．3 油田数据存储未来
4．3．1 云计算与云存储
4．3．2 油田数据存储发展与趋势
4．3．3 数据存储创新发展的讨论
4．4 小结
第5章 油田数据管理
5．1 油田数据管理的概念与作用
5．1．1 油田数据管理的概念
5．1．2 数据管理科学化
5．1．3 数据管理方法
5．2 油田数据管理体系
5．2．1 油田数据管理的目标与研究
5．2．2 油田数据管理体系建设
5．2．3 油田数据资源质量控制体系建设
5．2．4 油田数据安全自主可控体系
5．3 油田数据管理未来
5．3．1 数字油田建设未来技术
5．3．2 云平台源头数据资源管理创新
5．3．3 油田数据资源管理的未来
5．4 小结
第6章 油田数据的应用
6．1 油田数据应用
6．1．1 数据应用的业务背景
6．1．2 油田数据应用的特点
6．1．3 数据应用模式
6．1．4 数据应用的方法与技术
6．2 油田数据的领域应用
6．2．1 油田生产动态管理数据应用
6．2．2 油田专业研究的数据应用
6．2．3 油田管理与决策的数据应用
6．2．4 油田经营管理数据应用
6．3 数字油田数据的应用观
6．3．1 数字油田数据的应用现状
6．3．2 数字油田的数据应用策略
6．3．3 数据应用的未来展望
6．4 小结
第7章 油田应用系统与开发
7．1 油田应用系统的概念与建设
7．1．1 油田应用系统的概念与分类
7．1．2 数据与油田应用系统
7．1．3 典型油田应用管理系统
7．2 油田应用系统开发
7．2．1 油田应用系统开发
7．2．2 油田应用系统开发技术
7．2．3 油田应用系统开发方法论
7．3 油田应用系统未来趋势
7．3．1 油田应用系统的困境
7．3．2 油田应用系统创新
7．3．3 油田应用系统趋势
7．4 小结
第8章 油田数据集成与平台
8．1 数据集成与油田数据集成
8．1．1 数据集成的概念
8．1．2 数据集成原理与关键技术
8．1．3 数据集成问题与解决办法
8．1．4 数字油田数据集成方法
8．2 油田数据平台
8．2．1 平台的概念
8．2．2 油田数据平台技术与应用
8．2．3 油田平台建设方法
8．3 油田数据集成与平台未来
8．3．1 油田数据集成走向
8．3．2 油田数据平台建设与发展
8．4 小结
第9章 油田数据标准与建设
9．1 数字油田的数据标准
9．1．1 数据标准的概念
9．1．2 数据建设与标准先行
9．2 油田数据标准的建设
9．2．1 数据元与元数据
9．2．2 数据标准建设
9．2．3 数据标准建设方法论
9．3 油田数据标准建设创新与未来
9．4 小结
第10章 油田数据研究
10．1 油田数据研究问题
10．1．1 数据研究
10．1．2 数字油田数据研究
10．2 油田多源数据融合研究
10．2．1 油田多源数据融合的概念
10．2．2 数据融合技术与方法
10．2．3 油田数据融合技术与方法
10．3 油田数据转化信息
10．3．1 油田数据转化为信息技术
10．3．2 油田数据融合创新方法
10．3．3 油田数据研究的未来
10．4 小结
第11章 油田大数据与分析
11．1 大数据概念与特征
11．1．1 大数据的概念
11．1．2 大数据时代与特征
11．1．3 大数据的作用与意义
11．2 油田大数据
11．2．1 油田大数据的概念
11．2．2 油田大数据特征
11．2．3 油田大数据应用研究
11．3 油田大数据分析技术与创新
11．3．1 大数据与智能运行
11．3．2 油田大数据与科学研究
11．3．3 油田大数据与未来
11．4 小结
第12章 油田场景时代与数据
12．1 场景时代
12．1．1 场景时代的背景与概念
12．1．2 场景时代技术
12．1．3 场景时代的特征
12．2 场景时代数据
12．2．1 场景时代数据
12．2．2 场景时代数据特征
12．2．3 场景时代数据研究
12．3 油田场景时代
12．3．1 油田场景时代与特征
12．3．2 油田场景时代数据应用
12．3．3 油田场景数据应用与未来
12．4 小结
参考文献
后记
序
前言
Preface
第1章 绪论
1．1 数字油田数据建设
1．1．1 数字油田建设的基本估计
1．1．2 数字油田建设的基本评价
1．1．3 数字油田建设面临的问题
1．2 数字油田数据问题与研究内容
1．2．1 数据概念与特征
1．2．2 数字油田数据概念与特征
1．2．3 数字油田数据研究内容
1．3 油田数据建设与研究方法论
1．3．1 石油科学方法论
1．3．2 系统工程方法论
1．3．3 油田数据学
1．4 小结
第2章 数据工程与数据科学
2．1 数据工程概念与研究
2．1．1 数据工程概念
2．1．2 数据工程研究
2．1．3 数据工程方法
2．2 数据科学概念与研究
2．2．1 数据科学背景与概念
2．2．2 数据科学特征与问题
2．2．3 数据科学研究范式
2．3 数字油田数据工程与科学问题
2．3．1 数字油田数据工程问题
2．3．2 数字油田数据科学研究思想与问题
2．3．3 数字油田数据工程与科学发展趋势
2．4 小结
第3章 油田数据采集
3．1 油田数据采集
3．1．1 数据采集的背景
3．1．2 数据采集
3．2 油田数据源
3．2．1 数据源的概念
3．2．2 油田数据源
3．2．3 数字油田数据源
3．3 油田数据资源
3．3．1 数据资源的概念
3．3．2 数据资源的价值
3．3．3 油田数据经济评价
3．4 小结
第4章 油田数据存储与建设
4．1 数据存储
4．1．1 数据存储的概念与作用
4．1．2 数据存储模式
4．1．3 油田数据存储建设
4．2 数据中心研究
4．2．1 数据中心概念
4．2．2 国内油田企业数据中心建设
4．2．3 数据中心问题讨论
4．3 油田数据存储未来
4．3．1 云计算与云存储
4．3．2 油田数据存储发展与趋势
4．3．3 数据存储创新发展的讨论
4．4 小结
第5章 油田数据管理
5．1 油田数据管理的概念与作用
5．1．1 油田数据管理的概念
5．1．2 数据管理科学化
5．1．3 数据管理方法
5．2 油田数据管理体系
5．2．1 油田数据管理的目标与研究
5．2．2 油田数据管理体系建设
5．2．3 油田数据资源质量控制体系建设
5．2．4 油田数据安全自主可控体系
5．3 油田数据管理未来
5．3．1 数字油田建设未来技术
5．3．2 云平台源头数据资源管理创新
5．3．3 油田数据资源管理的未来
5．4 小结
第6章 油田数据的应用
6．1 油田数据应用
6．1．1 数据应用的业务背景
6．1．2 油田数据应用的特点
6．1．3 数据应用模式
6．1．4 数据应用的方法与技术
6．2 油田数据的领域应用
6．2．1 油田生产动态管理数据应用
6．2．2 油田专业研究的数据应用
6．2．3 油田管理与决策的数据应用
6．2．4 油田经营管理数据应用
6．3 数字油田数据的应用观
6．3．1 数字油田数据的应用现状
6．3．2 数字油田的数据应用策略
6．3．3 数据应用的未来展望
6．4 小结
第7章 油田应用系统与开发
7．1 油田应用系统的概念与建设
7．1．1 油田应用系统的概念与分类
7．1．2 数据与油田应用系统
7．1．3 典型油田应用管理系统
7．2 油田应用系统开发
7．2．1 油田应用系统开发
7．2．2 油田应用系统开发技术
7．2．3 油田应用系统开发方法论
7．3 油田应用系统未来趋势
7．3．1 油田应用系统的困境
7．3．2 油田应用系统创新
7．3．3 油田应用系统趋势
7．4 小结
第8章 油田数据集成与平台
8．1 数据集成与油田数据集成
8．1．1 数据集成的概念
8．1．2 数据集成原理与关键技术
8．1．3 数据集成问题与解决办法
8．1．4 数字油田数据集成方法
8．2 油田数据平台
8．2．1 平台的概念
8．2．2 油田数据平台技术与应用
8．2．3 油田平台建设方法
8．3 油田数据集成与平台未来
8．3．1 油田数据集成走向
8．3．2 油田数据平台建设与发展
8．4 小结
第9章 油田数据标准与建设
9．1 数字油田的数据标准
9．1．1 数据标准的概念
9．1．2 数据建设与标准先行
9．2 油田数据标准的建设
9．2．1 数据元与元数据
9．2．2 数据标准建设
9．2．3 数据标准建设方法论
9．3 油田数据标准建设创新与未来
9．4 小结
第10章 油田数据研究
10．1 油田数据研究问题
10．1．1 数据研究
10．1．2 数字油田数据研究
10．2 油田多源数据融合研究
10．2．1 油田多源数据融合的概念
10．2．2 数据融合技术与方法
10．2．3 油田数据融合技术与方法
10．3 油田数据转化信息
10．3．1 油田数据转化为信息技术
10．3．2 油田数据融合创新方法
10．3．3 油田数据研究的未来
10．4 小结
第11章 油田大数据与分析
11．1 大数据概念与特征
11．1．1 大数据的概念
11．1．2 大数据时代与特征
11．1．3 大数据的作用与意义
11．2 油田大数据
11．2．1 油田大数据的概念
11．2．2 油田大数据特征
11．2．3 油田大数据应用研究
11．3 油田大数据分析技术与创新
11．3．1 大数据与智能运行
11．3．2 油田大数据与科学研究
11．3．3 油田大数据与未来
11．4 小结
第12章 油田场景时代与数据
12．1 场景时代
12．1．1 场景时代的背景与概念
12．1．2 场景时代技术
12．1．3 场景时代的特征
12．2 场景时代数据
12．2．1 场景时代数据
12．2．2 场景时代数据特征
12．2．3 场景时代数据研究
12．3 油田场景时代
12．3．1 油田场景时代与特征
12．3．2 油田场景时代数据应用
12．3．3 油田场景数据应用与未来
12．4 小结
参考文献
后记
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