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摘要：本发明提供一种面向油气领域的生产智能决策系统及方法，属于油气开发领域；系统包括：油气多源异构数据治理模块，用于实现油气领域数据一体化治理；油气生产智慧决策平台业务模块，用于实现油气生产智慧决策、智慧储运集输、智慧运营销售以及系统管理与运维；智能算法构件库，用于提供基础算法以及基于特定场景定制化开发的智能算法；功能模块容器化封装以及自动化管理模块，用于将油气多源异构数据、智能算法构件库、智能服务构件库进行容器化封装，进行容器统一调度和管理；不同场景下模型自定义开发模块，用于搭建面向不同场景的专业化模型。本发明解决了油气行业生产中业务场景关联少等问题，对油气行业数字化及智能化发展有着重要作用。

主权项：1.一种面向油气领域的生产智能决策系统，其特征在于，所述系统包括：油气多源异构数据治理模块，用于实现数据采集-清洗-提取-融合的一体化数据治理；油气生产智慧决策平台业务模块，用于实现油气生产智慧决策、智慧储运集输、智慧运营销售以及系统管理与运维；智能算法构件库，用于提供基础算法以及基于特定场景定制化开发的智能算法；功能模块容器化封装以及自动化管理模块，用于将油气多源异构数据、智能算法构件库、智能服务构件库进行容器化封装，进行容器统一调度和管理；不同场景下模型自定义开发模块，用于搭建面向不同场景的专业化模型；所述油气生产智慧决策平台业务模块的模块架构包括：设备层，用于提供包括网络传输、云计算、云存储、通用型大数据处理环境、高性能计算网格、人工智能计算与数据服务多项基础设施资源服务；环境支撑层，用于为处理海量油气多源异构数据体提供环境支撑；数据中台层，包括数据采集单元、数据处理单元以及数据计算单元；微服务应用层，用于基于微服务技术实现各个场景下的应用；用户层，用于实现不同用户对系统微服务功能以及油气数据的使用；其中，所述数据处理单元对油气多源异构数据体进行数据清洗和数据融合，利用局部清洗、全局清洗及统计学方法对缺失、异常数据进行清洗，通过建立面向油气领域的专业知识图谱对清洗后的数据进行关联融合，形成核心的研究数据库、方法库、成果库以及专家知识库；所述数据计算单元包括基于Hadoop中MapReduce的数据批处理计算、Sparkstreaming流处理计算、自主开发的机器学习算法库及油气数值模拟方法库，实现油气海量数据的批处理流处理与离线实时计算；所述油气多源异构数据治理模块包括：原始数据库，用于存储油气领域多源异构数据；原始油气大数据资源池，用于对存储的油气领域多源异构数据进行分类打包；数据处理单元，用于根据油气行业已有的数据标准以及自定义标准对原始数据进行统一标准化处理；数据服务单元，用于直接提取所述原始数据库中的数据，以及对外开放数据服务通道，使所述系统根据需求快速调用所述原始数据库中的数据；其中，所述原始油气大数据资源池将原始数据库的数据按照9个类别进行分类打包，分别为勘探、测井、录井、生产、钻井、运维、实验模拟、经济评价和其他，形成基于原始数据的油气大数据资源池；所述数据处理单元根据油气行业已有的数据标准以及自定义标准对原始数据进行统一标准化处理，并利用全局清洗算法搜索数据中缺失和异常问题，并进行数据的补全和除噪，将清洗过的数据通过各自的质量评估体系进行评估，评估不合格的数据需要根据其所属领域和数据特点进行二次清洗，直至通过数据评估，以此来提升数据质量；接着，以清洗后的数据实体为节点，以实体之间的关系作为边，通过专家的经验知识构建了面向油气领域的知识图谱，建立了油气领域的图数据库；所述数据服务单元直接提取所述原始数据库中的数据，并对外开放数据服务通道；所述油气生产智慧决策平台业务模块的业务流程包括：油气上游生产智慧决策单元，用于实现从油田开发、智能预测、效果评价、参数优化、智慧决策一体化智能算法服务；油气中游智慧储运集输单元，用于中游服务人员以及管理人员掌握油气的动态信息，为油气储运提供指导；油气下游智慧运营销售单元，用于根据油气下游设施管理、市场价格分析、市场供需、用户情况进行智能预测，实现油气贸易智慧指导；系统的管理与运维单元，用于控制不同用户面向所述系统中每个模块的操作权限；所述油气上游生产智慧决策单元包括：注采参数智能优化单元，新井目标智能决策单元，测井解释智能分析单元，压裂效果智能评价单元，开发效果智能调控单元，油气产量智能预测单元，油气产能智能标定单元，储层物性智能预测单元；所述油气中游智慧储运集输单元包括：LNG储气库管理单元、LNG接收站管理单元、LNG工厂管理单元以及天然气管道输运单元；所述油气下游智慧运营销售单元包括天然气设施智慧管理单元、市场价格智能分析单元、市场供需智能预测单元、天然气贸易智慧指导单元、天然气用户单元以及地下储气库管理单元；所述智能算法构件库，面向油气领域物理规律与AI的集成算法图，由两部分组成，一部分是由机器学习以及经典模拟算法构成的基础算法库，一部分是基于特定场景定制化开发的智能算法库；其中基于特定场景定制化开发的智能算法，核心思想是以机器学习算法为基础，将经典模拟算法中的控制方程、边界条件、初始条件作为约束，以构建新的损失函数的形式融入到机器学习算法中，基于上述算法的开发模式，建立了储层物性智能预测、油气产能智能标定、压裂效果智能评价特色算法；并且建立了端到端的无代码操作平台，将基础算法以及定制化算法集成封装成结构化的算法模块，通过拖拽式的方式进行调用，前端通过点击拖拽图标触发算法事件，后端根据前端响应自动搭建模型，实现算法的快速组装与流水线调用模式。

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