数字油田在中国 油田数据学

图书标准信息

• 作者 高志亮、付国民 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2017-06
• 版次 1
• ISBN 9787030534637
• 定价 118.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 232页
• 字数 344千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 数字油田在中国丛书

【内容简介】

《数字油田在中国——油田数据学》系统地论述了油田数据学的基本理论与方法，以油田企业科学研究中的油田数据作为研究对象；以油田企业主营业务和油田数字化建设中数据为主线，讨论了各项业务中的数据从哪来，到哪去的问题。目的是教会人们知道油田数据是怎样生产的，数据在各个阶段的状态，并学会用油田数据做事。《数字油田在中国——油田数据学》立足石油类大专院校和具有地质石油类院系的学科教学，在撰写中力求简洁、通俗、易懂，便于教学。

【目录】

丛书序1
丛书序2
序
前言
Preface
第1章 绪论 1
1.1 油田数据学的意义和作用 1
1.1.1 为什么要创立油田数据学 1
1.1.2 学习油田数据学的意义 2
1.1.3 油田数据学的作用 5
1.2 油田数据学研究的主要内容与任务 7
1.2.1 油田数据学研究的几个问题 7
1.2.2 油田数据学研究的任务 12
1.2.3 油田数据理论与原理研究 15
1.3 油田数据研究方向与方法 19
1.3.1 油田数据的演进 19
1.3.2 油田技术进步与数据 21
1.3.3 油田数据研究方法 24
1.4 本章小结 26
思考题 27
第2章 油田与油田数据 28
2.1 油田与油田企业 28
2.1.1 关于油田 28
2.1.2 油田企业 29
2.1.3 油田与油田企业及数据 31
2.2 数据与油田数据 33
2.2.1 关于数据 33
2.2.2 关于油田数据 36
2.2.3 油田数据质量 41
2.3 数据改变油田 43
2.3.1 数据的崛起 43
2.3.2 应用数据研究 45
2.3.3 油田数据应用研究 49
2.4 本章小结 53
思考题 53
第3章 油气勘探与数据 54
3.1 油气勘探技术 54
3.1.1 油气勘探概念 54
3.1.2 油气勘探技术简介 54
3.2 油气勘探数据 57
3.2.1 油气勘探数据的生产 57
3.2.2 勘探数据特点 64
3.2.3 油气勘探数据处理 65
3.3 油气勘探数据的应用 67
3.3.1 勘探数据应用 68
3.3.2 大数据精准勘探 73
3.4 本章小结 76
思考题 76
第4章 油气地质研究与数据 77
4.1 油气地质研究 77
4.1.1 油气地质研究概念 77
4.1.2 油气地质研究内容 77
4.1.3 油气地质数据研究方法 78
4.2 油气地质研究数据 80
4.2.1 油气地质研究数据需求 80
4.2.2 油气地质研究数据格式 82
4.2.3 油气地质研究数据特点 83
4.3 油气地质研究数据应用 87
4.3.1 油气地质研究数据过程 87
4.3.2 油气地质研究数据应用 88
4.3.3 大数据与智慧油田 92
4.4 本章小结 96
思考题 97
第5章 油气开发与数据 98
5.1 油气开发 98
5.1.1 油气开发概念 98
5.1.2 油气开发地位 100
5.2 油气开发与油藏工程数据 101
5.2.1 油气开发数据的生产 102
5.2.2 油藏工程数据特征 103
5.2.3 油气开发数据处理 106
5.3 油气开发数据应用 108
5.3.1 油气开发方案编制 108
5.3.2 油气开发动态分析应用 111
5.3.3 开发数据在井组二维三维建模中的应用实例 117
5.3.4 大数据油气开发生产一体化 121
5.4 本章小结 123
思考题 124
第6章 油气生产与数据 125
6.1 油气生产 125
6.1.1 油气生产的概念 125
6.1.2 油气生产过程 127
6.1.3 油气生产与其他业务关系 130
6.2 油田数字化与油气生产数据 134
6.2.1 油田数字化 134
6.2.2 油气生产数据 137
6.3 油气生产数据应用 140
6.3.1 油气生产数据形态与特征 140
6.3.2 油气生产与智能化 148
6.3.3 油气生产大数据精准控制 149
6.4 本章小结 151
思考题 151
第7章 油气储运与数据 152
7.1 油气储运 152
7.1.1 油气储运概念与技术 152
7.1.2 油气储运专业概念 155
7.1.3 油气储运技术发展与未来 155
7.2 储运数据生产与构成 156
7.2.1 储运数字化与数据 156
7.2.2 储运数据的构成 158
7.2.3 油气储运数据作用 161
7.3 油气储运数据的应用 163
7.3.1 储运数据的运行过程 163
7.3.2 管道建设的数据应用 167
7.3.3 储运人工智能决策 174
7.4 本章小结 175
思考题 175
第8章 油田数据现在与未来 176
8.1 数据治理 176
8.1.1 数据治理概念 176
8.1.2 数据治理方法 180
8.1.3 数据专家数据治理方法 183
8.2 数据工作与决策 186
8.2.1 数据工作的概念与原理 186
8.2.2 数据决策 189
8.2.3 油田数据决定油田未来 190
8.3 智慧计算 193
8.3.1 智慧计算的提出 193
8.3.2 智慧计算的方法 198
8.3.3 智慧计算结果分析 201
8.3.4 数据发展 207
8.4 本章小结 207
思考题 208
参考文献 209
后记 211