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摘要：油田管理的不断深入，相关油田开发数据得到了有效的应用，数据质量受到了专业人员的重视，控制油田开发数据质量成为了油田开发应用过程中不可或缺的重要环节，但是由于质量控制的不到位，导致了开发系统并不能满足用户的预期要求，影响到了油田的研究和决策。本文系统阐述了油田开发数据质量控制方法与应用，希望能对相关工作有所帮助。
关键词：油田开发；数据质量；控制方法；应用
前言：
对于油田企业来说，进行油田开发是其核心业务所在，其中涉及到了多方面的领域，每一个领域的内容都极为复杂，需要多个部门参与其中，不断完善其专业知识。如今油田开发的难度明显提升，继续开发需要大量的研究资源做支撑，这些资料不仅仅包括实物资料，也包括数据库中的数据信息，因此对于油田开发数据质量控制极为重视，这也是油田企业工作的重要内容。
1.影响油田开发数据质量控制的因素
1.1检查标准
借助统一的数据质量检查标准，能确定各个油田企业的数据质量，也能从战略的高度认识到数据质量的价值。在实际工作中，油田企业往往是按照自身的检查标准，有一些企业数据质量并不合格，影响到后续数据的应用。
1.2考核方式
有效的考核手段是保证数据质量的重要基础，如果考核方式出现问题，缺乏规范化的考核以及数据质量评价体系，无法实现有效量化考核，很容易让数据质量控制停留在表面上，无法和人们的实际工作相结合。不可否认，还是有一些管理人员并没有重视数据质量，也无法实现数据共享，数据质量的控制工作没有和其绩效考核相结合，也就无法真正的落到实处。
1.3数据流程
数据在正常的应用中，需要有特定的生命周期流程，有效的控制数据质量，但是由于一些数据流程不到位，导致了油田开发过程中的很多数据遗失或者是不准确，严重影响到了下一个节点数据的处理。错误的数据信息也很难及时的发现，这就导致了后续改错的代价明显增加，难度也骤增。
2.油田开发数据质量控制方法
2.1优化质量控制手段
借助系統自动化检查和人工抽检的方式，能对油田开发数据进行全方面的检查，严格按照检查标准，制定具体的数据质量检查规范，保证数据质量，并且将检查不合格的数据直接共享发布，统计评价错误率，限期整理提交为了保证数据质量，可以聘请专家进行深层次的数据监控管理，让专家进行人工抽检，严格控制数据质量。
2.2加强外部考核监督
借助监控平台能对数据管理进行统一化的控制深刻，这一监控过程本身就是一个数据质量提升的过程。专业的工作人员可以通过监控平台来了解到数据的收集整理情况，发现其中存在的问题，及时的进行数据反馈，解决其中存的错误数据，有效提高数据质量。发现现有数据存在的问题，借助科学的考核体系，将考核结果发布到质量监督网站上，公示考核结果，更好的展开数据处理工作，起到良好的外部监督效果。
2.3将责任落实到个人
进一步完善油田企业的组织管理工作，工作人员能认识到目前数据质量控制工作的重要价值，结合组织管理体系的内容，真正的进行岗位责任划分，将责任落实到个人，层层审核，更好的展开油田开发工作。在油田开发的整个过程中，都不能忽视数据收集整理工作，控制数据质量，严格把关，尤其是在数据的录入上，保证数据的准确度，后续对数据的处理是对数据的再一次检查。
3.油田开发数据质量控制方法应用
3.1项目和管理方案框架
从油田开发运营的实际状况来看，每个油田在项目管理方案制定及数据处理中都有着不同的特点，数据质量控制系统的设置也由此各不相同。一般来说，项目及管理方案框架的设置，其子项目主要由数据的产生、处理、应用等几个方面足够，同时这也是用户管理中主要数据质量控制的交互窗口。
油田开发数据质量控制系统的研制应用，在一定程度上节省了人力物力的开支，与传统管理模式相比，该系统从用户角色管理的角度出发，实现了多用户系统审核操作。而在数据的收集及应用上，全部交由后台数据库完成，大大提升了软件的运行速度；在检查结果的生成上，以直观的表格及图形形式展现在屏幕中，不仅分析更加直观化，同时也确保了结果的准确性及直观性。油田开发数据系统在应用中，其目录树的构建需要结合该油田的用户数目、分类、错误类型及审核规划等几个方面展开，以此来确保数据库综合性能的开展，如月度审核、项目检查等；针对不同的用户规划不同的数据检查，以此来实现老井、新井的连续性数据质量检查。
3.2系统特点
该系统在具体应用中，其系统特点主要体现在以下几个方面：首先，系统运行中，其功能相同或相似的窗体在显示中，其代码风格的设置简单、一致；其次，在后头数据库的操作现实中，其统计结果都会在后台开展，且最终结果将会以表格、视图等形式展现出来，由用户交互挂接在控制菜单上；再次，控制菜单的设置中，具备随时新增、删除、移动、修改窗口的设置功能；最后，在单点操作的基础上应实现自动化检查这一功能。
在数据的采集及录用中，数据质量的提升需要一定的时间，且提升中需要一个良性循环的操作空间，以此来控制源点数据中存在的错误信息，将其差错率控制在3/000；在节约审核时间的同事，还有有效的提高审核人员的工作效率。数据分析结束后，审核人员可以结合生成结果，对部分高质量数据展开分析研究，并从中发现问题，制定与之相符的解决措施，为“数字化油田”的建设奠定坚实的数据库基础。
结语：
综上所述，油田开发数据质量控制的重要价值毋庸置疑，在油田企业的生产开发过程中，涉及到了大量的数据，这些数据涵盖了油田开发的各个方面，对于之后的工作也起到了重要的支撑作用。针对这一情况，控制油田开发数据质量也就显得极为重要，选择合理的数据质量控制方法，结合其具体应用，能方便工作人员进行数据处理，进一步提高数据质量。
参考文献：
[1]付金华，石玉江，王娟等.长庆油田勘探开发服务型共享数据中心构建研究[J].中国石油勘探，2017，22（06）：1-8.
[2]贾世宇，郭根旺，张晓燕.油田勘探开发数据集成研究[J].中国管理信息化，2017，20（08）：52-53.
[3]李美玉，李爱华，闫志强，等.油田勘探开发数据使用模式初探[J].中国信息化，2015（12）：74-77.
关键词：油田开发；数据质量；控制方法；应用
前言：
对于油田企业来说，进行油田开发是其核心业务所在，其中涉及到了多方面的领域，每一个领域的内容都极为复杂，需要多个部门参与其中，不断完善其专业知识。如今油田开发的难度明显提升，继续开发需要大量的研究资源做支撑，这些资料不仅仅包括实物资料，也包括数据库中的数据信息，因此对于油田开发数据质量控制极为重视，这也是油田企业工作的重要内容。
1.影响油田开发数据质量控制的因素
1.1检查标准
借助统一的数据质量检查标准，能确定各个油田企业的数据质量，也能从战略的高度认识到数据质量的价值。在实际工作中，油田企业往往是按照自身的检查标准，有一些企业数据质量并不合格，影响到后续数据的应用。
1.2考核方式
有效的考核手段是保证数据质量的重要基础，如果考核方式出现问题，缺乏规范化的考核以及数据质量评价体系，无法实现有效量化考核，很容易让数据质量控制停留在表面上，无法和人们的实际工作相结合。不可否认，还是有一些管理人员并没有重视数据质量，也无法实现数据共享，数据质量的控制工作没有和其绩效考核相结合，也就无法真正的落到实处。
1.3数据流程
数据在正常的应用中，需要有特定的生命周期流程，有效的控制数据质量，但是由于一些数据流程不到位，导致了油田开发过程中的很多数据遗失或者是不准确，严重影响到了下一个节点数据的处理。错误的数据信息也很难及时的发现，这就导致了后续改错的代价明显增加，难度也骤增。
2.油田开发数据质量控制方法
2.1优化质量控制手段
借助系統自动化检查和人工抽检的方式，能对油田开发数据进行全方面的检查，严格按照检查标准，制定具体的数据质量检查规范，保证数据质量，并且将检查不合格的数据直接共享发布，统计评价错误率，限期整理提交为了保证数据质量，可以聘请专家进行深层次的数据监控管理，让专家进行人工抽检，严格控制数据质量。
2.2加强外部考核监督
借助监控平台能对数据管理进行统一化的控制深刻，这一监控过程本身就是一个数据质量提升的过程。专业的工作人员可以通过监控平台来了解到数据的收集整理情况，发现其中存在的问题，及时的进行数据反馈，解决其中存的错误数据，有效提高数据质量。发现现有数据存在的问题，借助科学的考核体系，将考核结果发布到质量监督网站上，公示考核结果，更好的展开数据处理工作，起到良好的外部监督效果。
2.3将责任落实到个人
进一步完善油田企业的组织管理工作，工作人员能认识到目前数据质量控制工作的重要价值，结合组织管理体系的内容，真正的进行岗位责任划分，将责任落实到个人，层层审核，更好的展开油田开发工作。在油田开发的整个过程中，都不能忽视数据收集整理工作，控制数据质量，严格把关，尤其是在数据的录入上，保证数据的准确度，后续对数据的处理是对数据的再一次检查。
3.油田开发数据质量控制方法应用
3.1项目和管理方案框架
从油田开发运营的实际状况来看，每个油田在项目管理方案制定及数据处理中都有着不同的特点，数据质量控制系统的设置也由此各不相同。一般来说，项目及管理方案框架的设置，其子项目主要由数据的产生、处理、应用等几个方面足够，同时这也是用户管理中主要数据质量控制的交互窗口。
油田开发数据质量控制系统的研制应用，在一定程度上节省了人力物力的开支，与传统管理模式相比，该系统从用户角色管理的角度出发，实现了多用户系统审核操作。而在数据的收集及应用上，全部交由后台数据库完成，大大提升了软件的运行速度；在检查结果的生成上，以直观的表格及图形形式展现在屏幕中，不仅分析更加直观化，同时也确保了结果的准确性及直观性。油田开发数据系统在应用中，其目录树的构建需要结合该油田的用户数目、分类、错误类型及审核规划等几个方面展开，以此来确保数据库综合性能的开展，如月度审核、项目检查等；针对不同的用户规划不同的数据检查，以此来实现老井、新井的连续性数据质量检查。
3.2系统特点
该系统在具体应用中，其系统特点主要体现在以下几个方面：首先，系统运行中，其功能相同或相似的窗体在显示中，其代码风格的设置简单、一致；其次，在后头数据库的操作现实中，其统计结果都会在后台开展，且最终结果将会以表格、视图等形式展现出来，由用户交互挂接在控制菜单上；再次，控制菜单的设置中，具备随时新增、删除、移动、修改窗口的设置功能；最后，在单点操作的基础上应实现自动化检查这一功能。
在数据的采集及录用中，数据质量的提升需要一定的时间，且提升中需要一个良性循环的操作空间，以此来控制源点数据中存在的错误信息，将其差错率控制在3/000；在节约审核时间的同事，还有有效的提高审核人员的工作效率。数据分析结束后，审核人员可以结合生成结果，对部分高质量数据展开分析研究，并从中发现问题，制定与之相符的解决措施，为“数字化油田”的建设奠定坚实的数据库基础。
结语：
综上所述，油田开发数据质量控制的重要价值毋庸置疑，在油田企业的生产开发过程中，涉及到了大量的数据，这些数据涵盖了油田开发的各个方面，对于之后的工作也起到了重要的支撑作用。针对这一情况，控制油田开发数据质量也就显得极为重要，选择合理的数据质量控制方法，结合其具体应用，能方便工作人员进行数据处理，进一步提高数据质量。
参考文献：
[1]付金华，石玉江，王娟等.长庆油田勘探开发服务型共享数据中心构建研究[J].中国石油勘探，2017，22（06）：1-8.
[2]贾世宇，郭根旺，张晓燕.油田勘探开发数据集成研究[J].中国管理信息化，2017，20（08）：52-53.
[3]李美玉，李爱华，闫志强，等.油田勘探开发数据使用模式初探[J].中国信息化，2015（12）：74-77.