油氣工業(yè)數(shù)字化架構(gòu)與生態(tài)

目錄
第○章緒論
第一節(jié)油氣領域數(shù)字化現(xiàn)狀及問題剖析
一、油氣工業(yè)有多重要
二、油氣工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)
三、油氣工業(yè)數(shù)字化發(fā)展存在的分歧問題
第二節(jié)面向油氣商業(yè)價值鏈的數(shù)字化技術
第三節(jié)業(yè)務系統(tǒng)的解構(gòu)是油氣數(shù)字化第一步
一、什么是業(yè)務系統(tǒng)
二、什么是業(yè)務模型
三、什么是油氣工業(yè)的業(yè)務模型
第四節(jié)專業(yè)軟件是油氣業(yè)務模型的數(shù)字化形態(tài)
第五節(jié)模型思維是油氣工業(yè)數(shù)字化的核心能力
第六節(jié)數(shù)據(jù)加工是油氣數(shù)字化的典型特征
第七節(jié)云計算是油氣數(shù)字化升級的重大機遇
第八節(jié)人工智能技術為油氣數(shù)字化開啟了新模式
一、基于數(shù)據(jù)的機器學習方法提供了油氣數(shù)字化的快循環(huán)方法
二、智能化技術路線具有鮮明大數(shù)據(jù)和云端化特點
三、油氣智能化需要充分應用油氣數(shù)字化建設成果積累
四、油氣田建設中的智能化技術應用，需要一個智能化平臺的規(guī)劃設計
第九節(jié)數(shù)字生態(tài)：從軟件到平臺，從企業(yè)到產(chǎn)業(yè)
第一章理論基礎：油氣地質(zhì)、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)
第一節(jié)石油地質(zhì)理論：油氣何去何從
一、石油的成因及成油階段
二、生：烴源巖及其評價
三、儲：油氣的儲集層
四、蓋：油氣的蓋層
五、運：油氣的運移
六、圈閉：油氣的存儲
七、保：油氣聚集與成藏
第二節(jié)價值鏈：油氣上游工業(yè)的價值實現(xiàn)
一、油氣工業(yè)的價值鏈
二、面向價值鏈優(yōu)化的成本控制方法
第三節(jié)企業(yè)架構(gòu)理論：價值變現(xiàn)的數(shù)字化方法論
一、企業(yè)架構(gòu)設計的定位
二、企業(yè)架構(gòu)框架理論方法
三、架構(gòu)設計方法——TOGAF ADM
第四節(jié)基于技術理論、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
第五節(jié)本章小結(jié)
第二章業(yè)務鏈與業(yè)務場景：油氣工業(yè)價值實現(xiàn)形態(tài)
第一節(jié)油氣工業(yè)上游業(yè)務概述
一、油氣勘探開發(fā)具有復雜但清晰的業(yè)務流程
二、油氣工業(yè)上游業(yè)務的重要特征
第二節(jié)油氣勘探：發(fā)現(xiàn)油氣資源
一、油氣勘探的技術體系
二、地面地質(zhì)調(diào)查
三、非地震勘探
四、分析化驗
五、地球物理勘探
六、地質(zhì)綜合研究
第三節(jié)油田開發(fā)：油氣藏開發(fā)規(guī)劃
一、油田開發(fā)概述
二、開發(fā)方案與調(diào)整方案
第四節(jié)鉆完井工程：構(gòu)建油氣通道
一、鉆完井
二、錄井
三、測井
四、試油測試
第五節(jié)油氣開采與集輸：從地下到地面
一、油氣開采工藝流程
二、油氣開采類型
三、油氣開采方法
第六節(jié)本章小結(jié)
第三章應用軟件：面向業(yè)務場景的數(shù)字化
第一節(jié)油氣行業(yè)應用軟件的體系結(jié)構(gòu)
一、油田生產(chǎn)動態(tài)管理軟件
二、油氣專業(yè)研究的應用軟件
三、油田業(yè)務決策支持系統(tǒng)
四、油田經(jīng)營管理數(shù)據(jù)應用
第二節(jié)勘探開發(fā)專業(yè)軟件的一體化與平臺化趨勢
一、油氣業(yè)務場景、流程與方法逐漸固化
二、油氣專業(yè)軟件的全業(yè)務流程整合階段
三、油氣專業(yè)軟件逐步實現(xiàn)云端架構(gòu)整合
四、一體化數(shù)據(jù)管理和知識管理逐步實現(xiàn)
五、國際油氣專業(yè)軟件的平臺化戰(zhàn)略
第三節(jié)國際油氣上游專業(yè)軟件發(fā)展策略分析
一、國際油氣專業(yè)軟件發(fā)展現(xiàn)狀
二、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展差距與優(yōu)勢分析
三、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展策略分析
第四節(jié)本章小結(jié)
第四章數(shù)字化本質(zhì)：數(shù)據(jù)加工與知識創(chuàng)造
第一節(jié)正本溯源：數(shù)據(jù)與知識，本體與圖譜
一、如何界定油氣數(shù)據(jù)、信息與知識
二、油氣數(shù)字化體現(xiàn)在數(shù)據(jù)到知識的加工過程
三、知識本體，物理世界和軟件世界的關聯(lián)
四、面向數(shù)據(jù)與知識存儲的數(shù)據(jù)庫技術
第二節(jié)數(shù)據(jù)管理：油氣勘探開發(fā)的數(shù)據(jù)模型
一、面向勘探開發(fā)業(yè)務的數(shù)據(jù)模型分類
二、國際油氣數(shù)據(jù)模型與標準體系
三、國內(nèi)油氣數(shù)據(jù)模型與標準體系
第三節(jié)數(shù)據(jù)應用：領域模型與交換模型
一、領域模型是面向數(shù)據(jù)應用的對象化表達
二、數(shù)據(jù)交換模型是對領域模型底層分解
三、數(shù)據(jù)模型與領域模型的標準化問題
第四節(jié)數(shù)據(jù)交換：RESQML(EPC)的地下數(shù)據(jù)管理
一、RESQML技術背景與發(fā)展歷程
二、RESQML的技術架構(gòu)
三、“知識層次”：特征、解釋、表示和屬性
第五節(jié)知識管理：數(shù)據(jù)到知識的演變
一、知識庫、知識管理與知識工程
二、油氣領域知識管理的兩種模式
三、油氣知識管理技術的發(fā)展趨勢
第六節(jié)知識應用：油氣業(yè)務知識表征技術探索
一、油氣勘探開發(fā)的知識表征
二、油氣數(shù)據(jù)模型的知識表征探索
三、油氣領域知識本體的構(gòu)建流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第五章模型思維：油氣勘探開發(fā)思維本質(zhì)
第一節(jié)油氣工業(yè)的模型思維及應用
一、油氣工業(yè)中的模型化思維分析
二、模型思維的概念、構(gòu)成和分類
三、模型思維的建模、模擬與仿真
四、油氣工業(yè)的模型思維表現(xiàn)形態(tài)
第二節(jié)面向模型的多尺度數(shù)據(jù)組織
一、地震數(shù)據(jù)體的內(nèi)部組織
二、井筒數(shù)據(jù)的多尺度組織
三、地層數(shù)據(jù)組織與建模技術
四、油藏多尺度數(shù)據(jù)組織模型
第三節(jié)地震解釋與儲層預測方法
一、地震資料解釋概述
二、地震的構(gòu)造解釋
三、地震層序與巖相解釋
四、地震儲層預測
第四節(jié)面向油氣的三維地質(zhì)建模
一、地質(zhì)建模的模型重要作用
二、基于三維地質(zhì)模型的數(shù)據(jù)管理
三、三維地質(zhì)建模的建模流程
四、三維地質(zhì)建模的關鍵技術
第五節(jié)面向油氣勘探的盆地模擬技術
一、盆地(含油氣系統(tǒng))模擬技術的發(fā)展
二、動態(tài)三維油氣成藏全過程模擬方法
第六節(jié)面向油藏工程的油藏數(shù)值模擬
一、數(shù)值模擬在油藏工程中的定位
二、油藏模擬器及油藏模型的選擇
三、模擬方法選擇及模擬流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第六章技術架構(gòu)：工業(yè)軟件架構(gòu)設計與開發(fā)技術
第一節(jié)國際主流軟件架構(gòu)現(xiàn)狀
第二節(jié)傳統(tǒng)油氣專業(yè)軟件架構(gòu)設計
一、單體軟件架構(gòu)設計
二、基于領域模型的數(shù)據(jù)服務
三、傳統(tǒng)WIN客戶端軟件集成框架
四、可復用專業(yè)組件集成模式
第三節(jié)基于云的軟件技術架構(gòu)
一、基于云的技術架構(gòu)概述
二、云計算：計算機與軟件的虛擬化共享
三、云原生：基于云平臺的新一代軟件研發(fā)部署技術
四、數(shù)據(jù)湖：新一代的數(shù)據(jù)架構(gòu)
第四節(jié)云原生的軟件開發(fā)及企業(yè)架構(gòu)
一、云原生下的四大后端技術棧
二、語言無關的技術棧集成整合
三、云原生下的企業(yè)架構(gòu)升級
第五節(jié)云端油氣混合技術架構(gòu)及其實現(xiàn)
一、云架構(gòu)實現(xiàn)不同應用間的互聯(lián)互通
二、傳統(tǒng)單體式軟件架構(gòu)的VDI上云方案
三、混合軟件技術架構(gòu)，實現(xiàn)應用級整合上云
第六節(jié)本章小結(jié)
第七章智能平臺：從慢模式到快模式
第一節(jié)慢循環(huán)與快循環(huán)，油氣智能化開啟了新賽道
第二節(jié)數(shù)字化與智能化技術的本質(zhì)
一、智能化在油氣數(shù)字化中的主導趨勢
二、油氣業(yè)務生態(tài)及人工智能技術落地
三、人工智能離不開工業(yè)軟件及其技術框架
第三節(jié)構(gòu)建油氣智能化建設實施路線圖
一、智能場景：為油氣行業(yè)的應用確定場景
二、云端平臺：設計智能應用的技術架構(gòu)
三、智能流程：為智能過程定義標準化流程
四、算法共享：為業(yè)務流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、模型的整合
六、智能應用：數(shù)據(jù)、模型與部署的一站式共享
七、智能架構(gòu)：為業(yè)務智能設計應用架構(gòu)
第四節(jié)如何應對油氣智能時代的挑戰(zhàn)
一、以人工智能推動工業(yè)智能
二、智能化技術的頂層設計
第五節(jié)自動化機器學習平臺的技術現(xiàn)狀及趨勢
一、數(shù)據(jù)科學平臺的概念
二、油氣行業(yè)對于智能分析平臺的需求
四、數(shù)據(jù)科學平臺的發(fā)展趨勢
五、油氣行業(yè)之智能整合的關鍵問題
第六節(jié)本章小結(jié)
第八章OSDU：國際油氣數(shù)字化新生態(tài)
第一節(jié)OSDU為油氣的數(shù)字化變革而誕生
一、OSDU誕生的行業(yè)背景
二、油氣上游數(shù)字化挑戰(zhàn)
三、OSDU生態(tài)構(gòu)建方法
四、OSDU的軟件開發(fā)過程
第二節(jié)OSDU的生態(tài)體系與擴張歷程
一、油氣行業(yè)從業(yè)者對OSDU的需求
二、OSDU的生態(tài)擴展過程
第三節(jié)OSDU功能架構(gòu)與技術架構(gòu)
一、OSDU的技術架構(gòu)剖析
二、OSDU數(shù)據(jù)全流程管理功能
三、OSDU數(shù)據(jù)服務的主要內(nèi)容
第四節(jié)OSDU數(shù)據(jù)模型、對象及Schema定義
一、OSDU數(shù)據(jù)模型的JsonSchema格式元數(shù)據(jù)描述
二、OSDU數(shù)據(jù)存儲的主要內(nèi)容
第五節(jié)OSDU典型應用及成功要素分析
一、“艾默生帕拉代姆”與OSDU的合作與貢獻
二、INT IVAAP實現(xiàn)OSDU地下數(shù)據(jù)全面可視化
三、OSDU的成功因素分析
第六節(jié)本章小結(jié)
第九章DELFI：油氣數(shù)字服務領域的轉(zhuǎn)型方案
第一節(jié)DELFI一體化平臺策略及其巨大改變
一、DELFI平臺的優(yōu)勢與典型特點
二、新一代勘探開發(fā)一體化應用平臺
三、DELFI相比傳統(tǒng)軟件開發(fā)的三個巨變
第二節(jié)DELFI如何構(gòu)建面向生態(tài)的混合技術架構(gòu)
一、DELFI的總體業(yè)務架構(gòu)分析
二、混合架構(gòu)背后的業(yè)務理念分析
第三節(jié)DELFI實現(xiàn)油氣專業(yè)軟件的集成與重構(gòu)
一、石油技術軟件套件（Petrotechnical Suite，PTS）產(chǎn)品及定位
二、PTS的產(chǎn)品內(nèi)容
三、PTS與DELFI的底層架構(gòu)分析
四、PTS和DELFI融合帶來的巨變
第四節(jié)DELFI的數(shù)據(jù)科學與人工智能平臺
一、DELFI的數(shù)據(jù)科學智能平臺
二、DELFI中的人工智能及方法實踐
第五節(jié)DELFI環(huán)境下的應用實踐
一、DELFI的云原生應用
二、DELFI環(huán)境中的混合應用實踐
三、斯倫貝謝DELFI國內(nèi)外應用實例
第六節(jié)本章小結(jié)
第十章油氣數(shù)字化整合方法論
第一節(jié)國際油氣數(shù)字化設計與發(fā)展剖析
第二節(jié)頂層設計：基于TOGAF的油氣企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃
一、現(xiàn)狀調(diào)研與需求分析階段
二、頂層規(guī)劃與藍圖設計
三、建設路線圖規(guī)劃
第三節(jié)軟件梳理：基于業(yè)務流的專業(yè)軟件配置與優(yōu)化
一、為什么要梳理油氣工業(yè)軟件
二、油氣工業(yè)軟件的梳理流程
三、專業(yè)軟件管理后續(xù)的問題
第四節(jié)架構(gòu)融合：云架構(gòu)整合數(shù)據(jù)、算法與軟件
一、云平臺：提供數(shù)據(jù)、算法與軟件的整體架構(gòu)
二、云原生：軟件研發(fā)過程的整合
三、云中臺：數(shù)據(jù)、模型與模塊的集成
第五節(jié)數(shù)據(jù)融合：油氣數(shù)據(jù)的整合與交換
一、基于數(shù)據(jù)湖的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與共享
二、基于RESQML的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)交換
第六節(jié)擁抱開源：云環(huán)境下開源軟件及開源協(xié)議
一、開源軟件對于油氣行業(yè)軟件研發(fā)的意義
二、商業(yè)化催生了軟件開源生態(tài)
三、油氣行業(yè)可能涉及的開源協(xié)議及選擇方法
第七節(jié)應用研發(fā)：陷阱、策略、柵格方法論
一、油氣軟件研發(fā)困難超越任何時刻
二、專業(yè)軟件突破的策略、方法
三、架構(gòu) 場景的交叉融合方法論
第八節(jié)業(yè)務融合：數(shù)字技術與業(yè)務要素的融合
一、面向業(yè)務整合的業(yè)務云平臺設計
二、面向業(yè)務資源整合的混合技術架構(gòu)
三、面向全業(yè)務一體化協(xié)同的數(shù)字化演化
四、從業(yè)務一體化到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演變
第九節(jié)本章小結(jié)
第十一章油氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的思維升級
第一節(jié)行緩致遠：工業(yè)數(shù)字化沒有捷徑
第二節(jié)技術文化：尊重科技發(fā)展的基本認知
第三節(jié)第一性原理：基于核心要素的競爭力重構(gòu)
第四節(jié)合作模式：基于松耦合架構(gòu)的組織合作
第五節(jié)生態(tài)思維：專業(yè)軟件發(fā)展的企業(yè)級策略
第六節(jié)本章小結(jié)
參考文獻
 
目錄
第○章緒論
第一節(jié)油氣領域數(shù)字化現(xiàn)狀及問題剖析
一、油氣工業(yè)有多重要
二、油氣工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)
三、油氣工業(yè)數(shù)字化發(fā)展存在的分歧問題
第二節(jié)面向油氣商業(yè)價值鏈的數(shù)字化技術
第三節(jié)業(yè)務系統(tǒng)的解構(gòu)是油氣數(shù)字化第一步
一、什么是業(yè)務系統(tǒng)
二、什么是業(yè)務模型
三、什么是油氣工業(yè)的業(yè)務模型
第四節(jié)專業(yè)軟件是油氣業(yè)務模型的數(shù)字化形態(tài)
第五節(jié)模型思維是油氣工業(yè)數(shù)字化的核心能力
第六節(jié)數(shù)據(jù)加工是油氣數(shù)字化的典型特征
第七節(jié)云計算是油氣數(shù)字化升級的重大機遇
第八節(jié)人工智能技術為油氣數(shù)字化開啟了新模式
一、基于數(shù)據(jù)的機器學習方法提供了油氣數(shù)字化的快循環(huán)方法
二、智能化技術路線具有鮮明大數(shù)據(jù)和云端化特點
三、油氣智能化需要充分應用油氣數(shù)字化建設成果積累
四、油氣田建設中的智能化技術應用，需要一個智能化平臺的規(guī)劃設計
第九節(jié)數(shù)字生態(tài)：從軟件到平臺，從企業(yè)到產(chǎn)業(yè)
第一章理論基礎：油氣地質(zhì)、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)
第一節(jié)石油地質(zhì)理論：油氣何去何從
一、石油的成因及成油階段
二、生：烴源巖及其評價
三、儲：油氣的儲集層
四、蓋：油氣的蓋層
五、運：油氣的運移
六、圈閉：油氣的存儲
七、保：油氣聚集與成藏
第二節(jié)價值鏈：油氣上游工業(yè)的價值實現(xiàn)
一、油氣工業(yè)的價值鏈
二、面向價值鏈優(yōu)化的成本控制方法
第三節(jié)企業(yè)架構(gòu)理論：價值變現(xiàn)的數(shù)字化方法論
一、企業(yè)架構(gòu)設計的定位
二、企業(yè)架構(gòu)框架理論方法
三、架構(gòu)設計方法——TOGAF ADM
第四節(jié)基于技術理論、價值鏈和企業(yè)架構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
第五節(jié)本章小結(jié)
第二章業(yè)務鏈與業(yè)務場景：油氣工業(yè)價值實現(xiàn)形態(tài)
第一節(jié)油氣工業(yè)上游業(yè)務概述
一、油氣勘探開發(fā)具有復雜但清晰的業(yè)務流程
二、油氣工業(yè)上游業(yè)務的重要特征
第二節(jié)油氣勘探：發(fā)現(xiàn)油氣資源
一、油氣勘探的技術體系
二、地面地質(zhì)調(diào)查
三、非地震勘探
四、分析化驗
五、地球物理勘探
六、地質(zhì)綜合研究
第三節(jié)油田開發(fā)：油氣藏開發(fā)規(guī)劃
一、油田開發(fā)概述
二、開發(fā)方案與調(diào)整方案
第四節(jié)鉆完井工程：構(gòu)建油氣通道
一、鉆完井
二、錄井
三、測井
四、試油測試
第五節(jié)油氣開采與集輸：從地下到地面
一、油氣開采工藝流程
二、油氣開采類型
三、油氣開采方法
第六節(jié)本章小結(jié)
第三章應用軟件：面向業(yè)務場景的數(shù)字化
第一節(jié)油氣行業(yè)應用軟件的體系結(jié)構(gòu)
一、油田生產(chǎn)動態(tài)管理軟件
二、油氣專業(yè)研究的應用軟件
三、油田業(yè)務決策支持系統(tǒng)
四、油田經(jīng)營管理數(shù)據(jù)應用
第二節(jié)勘探開發(fā)專業(yè)軟件的一體化與平臺化趨勢
一、油氣業(yè)務場景、流程與方法逐漸固化
二、油氣專業(yè)軟件的全業(yè)務流程整合階段
三、油氣專業(yè)軟件逐步實現(xiàn)云端架構(gòu)整合
四、一體化數(shù)據(jù)管理和知識管理逐步實現(xiàn)
五、國際油氣專業(yè)軟件的平臺化戰(zhàn)略
第三節(jié)國際油氣上游專業(yè)軟件發(fā)展策略分析
一、國際油氣專業(yè)軟件發(fā)展現(xiàn)狀
二、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展差距與優(yōu)勢分析
三、國內(nèi)油氣工業(yè)軟件發(fā)展策略分析
第四節(jié)本章小結(jié)
第四章數(shù)字化本質(zhì)：數(shù)據(jù)加工與知識創(chuàng)造
第一節(jié)正本溯源：數(shù)據(jù)與知識，本體與圖譜
一、如何界定油氣數(shù)據(jù)、信息與知識
二、油氣數(shù)字化體現(xiàn)在數(shù)據(jù)到知識的加工過程
三、知識本體，物理世界和軟件世界的關聯(lián)
四、面向數(shù)據(jù)與知識存儲的數(shù)據(jù)庫技術
第二節(jié)數(shù)據(jù)管理：油氣勘探開發(fā)的數(shù)據(jù)模型
一、面向勘探開發(fā)業(yè)務的數(shù)據(jù)模型分類
二、國際油氣數(shù)據(jù)模型與標準體系
三、國內(nèi)油氣數(shù)據(jù)模型與標準體系
第三節(jié)數(shù)據(jù)應用：領域模型與交換模型
一、領域模型是面向數(shù)據(jù)應用的對象化表達
二、數(shù)據(jù)交換模型是對領域模型底層分解
三、數(shù)據(jù)模型與領域模型的標準化問題
第四節(jié)數(shù)據(jù)交換：RESQML(EPC)的地下數(shù)據(jù)管理
一、RESQML技術背景與發(fā)展歷程
二、RESQML的技術架構(gòu)
三、“知識層次”：特征、解釋、表示和屬性
第五節(jié)知識管理：數(shù)據(jù)到知識的演變
一、知識庫、知識管理與知識工程
二、油氣領域知識管理的兩種模式
三、油氣知識管理技術的發(fā)展趨勢
第六節(jié)知識應用：油氣業(yè)務知識表征技術探索
一、油氣勘探開發(fā)的知識表征
二、油氣數(shù)據(jù)模型的知識表征探索
三、油氣領域知識本體的構(gòu)建流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第五章模型思維：油氣勘探開發(fā)思維本質(zhì)
第一節(jié)油氣工業(yè)的模型思維及應用
一、油氣工業(yè)中的模型化思維分析
二、模型思維的概念、構(gòu)成和分類
三、模型思維的建模、模擬與仿真
四、油氣工業(yè)的模型思維表現(xiàn)形態(tài)
第二節(jié)面向模型的多尺度數(shù)據(jù)組織
一、地震數(shù)據(jù)體的內(nèi)部組織
二、井筒數(shù)據(jù)的多尺度組織
三、地層數(shù)據(jù)組織與建模技術
四、油藏多尺度數(shù)據(jù)組織模型
第三節(jié)地震解釋與儲層預測方法
一、地震資料解釋概述
二、地震的構(gòu)造解釋
三、地震層序與巖相解釋
四、地震儲層預測
第四節(jié)面向油氣的三維地質(zhì)建模
一、地質(zhì)建模的模型重要作用
二、基于三維地質(zhì)模型的數(shù)據(jù)管理
三、三維地質(zhì)建模的建模流程
四、三維地質(zhì)建模的關鍵技術
第五節(jié)面向油氣勘探的盆地模擬技術
一、盆地(含油氣系統(tǒng))模擬技術的發(fā)展
二、動態(tài)三維油氣成藏全過程模擬方法
第六節(jié)面向油藏工程的油藏數(shù)值模擬
一、數(shù)值模擬在油藏工程中的定位
二、油藏模擬器及油藏模型的選擇
三、模擬方法選擇及模擬流程
第七節(jié)本章小結(jié)
第六章技術架構(gòu)：工業(yè)軟件架構(gòu)設計與開發(fā)技術
第一節(jié)國際主流軟件架構(gòu)現(xiàn)狀
第二節(jié)傳統(tǒng)油氣專業(yè)軟件架構(gòu)設計
一、單體軟件架構(gòu)設計
二、基于領域模型的數(shù)據(jù)服務
三、傳統(tǒng)WIN客戶端軟件集成框架
四、可復用專業(yè)組件集成模式
第三節(jié)基于云的軟件技術架構(gòu)
一、基于云的技術架構(gòu)概述
二、云計算：計算機與軟件的虛擬化共享
三、云原生：基于云平臺的新一代軟件研發(fā)部署技術
四、數(shù)據(jù)湖：新一代的數(shù)據(jù)架構(gòu)
第四節(jié)云原生的軟件開發(fā)及企業(yè)架構(gòu)
一、云原生下的四大后端技術棧
二、語言無關的技術棧集成整合
三、云原生下的企業(yè)架構(gòu)升級
第五節(jié)云端油氣混合技術架構(gòu)及其實現(xiàn)
一、云架構(gòu)實現(xiàn)不同應用間的互聯(lián)互通
二、傳統(tǒng)單體式軟件架構(gòu)的VDI上云方案
三、混合軟件技術架構(gòu)，實現(xiàn)應用級整合上云
第六節(jié)本章小結(jié)
第七章智能平臺：從慢模式到快模式
第一節(jié)慢循環(huán)與快循環(huán)，油氣智能化開啟了新賽道
第二節(jié)數(shù)字化與智能化技術的本質(zhì)
一、智能化在油氣數(shù)字化中的主導趨勢
二、油氣業(yè)務生態(tài)及人工智能技術落地
三、人工智能離不開工業(yè)軟件及其技術框架
第三節(jié)構(gòu)建油氣智能化建設實施路線圖
一、智能場景：為油氣行業(yè)的應用確定場景
二、云端平臺：設計智能應用的技術架構(gòu)
三、智能流程：為智能過程定義標準化流程
四、算法共享：為業(yè)務流程建模形成算法的元素化
五、智能建模：實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、模型的整合
六、智能應用：數(shù)據(jù)、模型與部署的一站式共享
七、智能架構(gòu)：為業(yè)務智能設計應用架構(gòu)
第四節(jié)如何應對油氣智能時代的挑戰(zhàn)
一、以人工智能推動工業(yè)智能
二、智能化技術的頂層設計
第五節(jié)自動化機器學習平臺的技術現(xiàn)狀及趨勢
一、數(shù)據(jù)科學平臺的概念
二、油氣行業(yè)對于智能分析平臺的需求
四、數(shù)據(jù)科學平臺的發(fā)展趨勢
五、油氣行業(yè)之智能整合的關鍵問題
第六節(jié)本章小結(jié)
第八章OSDU：國際油氣數(shù)字化新生態(tài)
第一節(jié)OSDU為油氣的數(shù)字化變革而誕生
一、OSDU誕生的行業(yè)背景
二、油氣上游數(shù)字化挑戰(zhàn)
三、OSDU生態(tài)構(gòu)建方法
四、OSDU的軟件開發(fā)過程
第二節(jié)OSDU的生態(tài)體系與擴張歷程
一、油氣行業(yè)從業(yè)者對OSDU的需求
二、OSDU的生態(tài)擴展過程
第三節(jié)OSDU功能架構(gòu)與技術架構(gòu)
一、OSDU的技術架構(gòu)剖析
二、OSDU數(shù)據(jù)全流程管理功能
三、OSDU數(shù)據(jù)服務的主要內(nèi)容
第四節(jié)OSDU數(shù)據(jù)模型、對象及Schema定義
一、OSDU數(shù)據(jù)模型的JsonSchema格式元數(shù)據(jù)描述
二、OSDU數(shù)據(jù)存儲的主要內(nèi)容
第五節(jié)OSDU典型應用及成功要素分析
一、“艾默生帕拉代姆”與OSDU的合作與貢獻
二、INT IVAAP實現(xiàn)OSDU地下數(shù)據(jù)全面可視化
三、OSDU的成功因素分析
第六節(jié)本章小結(jié)
第九章DELFI：油氣數(shù)字服務領域的轉(zhuǎn)型方案
第一節(jié)DELFI一體化平臺策略及其巨大改變
一、DELFI平臺的優(yōu)勢與典型特點
二、新一代勘探開發(fā)一體化應用平臺
三、DELFI相比傳統(tǒng)軟件開發(fā)的三個巨變
第二節(jié)DELFI如何構(gòu)建面向生態(tài)的混合技術架構(gòu)
一、DELFI的總體業(yè)務架構(gòu)分析
二、混合架構(gòu)背后的業(yè)務理念分析
第三節(jié)DELFI實現(xiàn)油氣專業(yè)軟件的集成與重構(gòu)
一、石油技術軟件套件（Petrotechnical Suite，PTS）產(chǎn)品及定位
二、PTS的產(chǎn)品內(nèi)容
三、PTS與DELFI的底層架構(gòu)分析
四、PTS和DELFI融合帶來的巨變
第四節(jié)DELFI的數(shù)據(jù)科學與人工智能平臺
一、DELFI的數(shù)據(jù)科學智能平臺
二、DELFI中的人工智能及方法實踐
第五節(jié)DELFI環(huán)境下的應用實踐
一、DELFI的云原生應用
二、DELFI環(huán)境中的混合應用實踐
三、斯倫貝謝DELFI國內(nèi)外應用實例
第六節(jié)本章小結(jié)
第十章油氣數(shù)字化整合方法論
第一節(jié)國際油氣數(shù)字化設計與發(fā)展剖析
第二節(jié)頂層設計：基于TOGAF的油氣企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃
一、現(xiàn)狀調(diào)研與需求分析階段
二、頂層規(guī)劃與藍圖設計
三、建設路線圖規(guī)劃
第三節(jié)軟件梳理：基于業(yè)務流的專業(yè)軟件配置與優(yōu)化
一、為什么要梳理油氣工業(yè)軟件
二、油氣工業(yè)軟件的梳理流程
三、專業(yè)軟件管理后續(xù)的問題
第四節(jié)架構(gòu)融合：云架構(gòu)整合數(shù)據(jù)、算法與軟件
一、云平臺：提供數(shù)據(jù)、算法與軟件的整體架構(gòu)
二、云原生：軟件研發(fā)過程的整合
三、云中臺：數(shù)據(jù)、模型與模塊的集成
第五節(jié)數(shù)據(jù)融合：油氣數(shù)據(jù)的整合與交換
一、基于數(shù)據(jù)湖的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與共享
二、基于RESQML的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)交換
第六節(jié)擁抱開源：云環(huán)境下開源軟件及開源協(xié)議
一、開源軟件對于油氣行業(yè)軟件研發(fā)的意義
二、商業(yè)化催生了軟件開源生態(tài)
三、油氣行業(yè)可能涉及的開源協(xié)議及選擇方法
第七節(jié)應用研發(fā)：陷阱、策略、柵格方法論
一、油氣軟件研發(fā)困難超越任何時刻
二、專業(yè)軟件突破的策略、方法
三、架構(gòu) 場景的交叉融合方法論
第八節(jié)業(yè)務融合：數(shù)字技術與業(yè)務要素的融合
一、面向業(yè)務整合的業(yè)務云平臺設計
二、面向業(yè)務資源整合的混合技術架構(gòu)
三、面向全業(yè)務一體化協(xié)同的數(shù)字化演化
四、從業(yè)務一體化到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演變
第九節(jié)本章小結(jié)
第十一章油氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的思維升級
第一節(jié)行緩致遠：工業(yè)數(shù)字化沒有捷徑
第二節(jié)技術文化：尊重科技發(fā)展的基本認知
第三節(jié)第一性原理：基于核心要素的競爭力重構(gòu)
第四節(jié)合作模式：基于松耦合架構(gòu)的組織合作
第五節(jié)生態(tài)思維：專業(yè)軟件發(fā)展的企業(yè)級策略
第六節(jié)本章小結(jié)
參考文獻