第〇章 绪论
第一节 油气领域数字化现状及问题剖析
一、油气工业有多重要
二、油气工业数字化转型的挑战
三、油气工业数字化发展存在的分歧问题
第二节 面向油气商业价值链的数字化技术
第三节 业务系统的解构是油气数字化第一步
一、什么是业务系统
二、什么是业务模型
三、什么是油气工业的业务模型
第四节 专业软件是油气业务模型的数字化形态
第五节 模型思维是油气工业数字化的核心能力
第六节 数据加工是油气数字化的典型特征
第七节 云计算是油气数字化升级的重大机遇
第八节 人工智能技术为油气数字化开启了新模式
一、基于数据的机器学习方法提供了油气数字化的快循环方法
二、智能化技术路线具有鲜明大数据和云端化特点
三、油气智能化需要充分应用油气数字化建设成果积累
四、油气田建设中的智能化技术应用，需要一个智能化平台的规划设计
第九节 数字生态：从软件到平台，从企业到产业
第一章 理论基础：油气地质、价值链和企业架构
第一节 石油地质理论：油气何去何从
一、石油的成因及成油阶段
二、生：烃源岩及其评价
三、储：油气的储集层
四、盖：油气的盖层
五、运：油气的运移
六、圈闭：油气的存储
七、保：油气聚集与成藏
第二节 价值链：油气上游工业的价值实现
一、油气工业的价值链
二、面向价值链优化的成本控制方法
第三节 企业架构理论：价值变现的数字化方法论
一、企业架构设计的定位
二、企业架构框架理论方法
三、架构设计方法——TOGAF ADM
第四节 基于技术理论、价值链和企业架构的数字化转型
第五节 本章小结
第二章 业务链与业务场景：油气工业价值实现形态
第一节 油气工业上游业务概述
一、油气勘探开发具有复杂但清晰的业务流程
二、油气工业上游业务的重要特征
第二节 油气勘探：发现油气资源
一、油气勘探的技术体系
二、地面地质调查
三、非地震勘探
四、分析化验
五、地球物理勘探
六、地质综合研究
第三节 油田开发：油气藏开发规划
一、油田开发概述
二、开发方案与调整方案
第四节 钻完井工程：构建油气通道
一、钻完井
二、录井
三、测井
四、试油测试
第五节 油气开采与集输：从地下到地面
一、油气开采工艺流程
二、油气开采类型
三、油气开采方法
第六节 本章小结
第三章 应用软件：面向业务场景的数字化
第一节 油气行业应用软件的体系结构
一、油田生产动态管理软件
二、油气专业研究的应用软件
三、油田业务决策支持系统
四、油田经营管理数据应用
第二节 勘探开发专业软件的一体化与平台化趋势
一、油气业务场景、流程与方法逐渐固化
二、油气专业软件的全业务流程整合阶段
三、油气专业软件逐步实现云端架构整合
四、一体化数据管理和知识管理逐步实现
五、国际油气专业软件的平台化战略
第三节 国际油气上游专业软件发展策略分析
一、国际油气专业软件发展现状
二、国内油气工业软件发展差距与优势分析
三、国内油气工业软件发展策略分析
第四节 本章小结
第四章 数字化本质：数据加工与知识创造
第一节 正本溯源：数据与知识，本体与图谱
一、如何界定油气数据、信息与知识
二、油气数字化体现在数据到知识的加工过程
三、知识本体，物理世界和软件世界的关联
四、面向数据与知识存储的数据库技术
第二节 数据管理：油气勘探开发的数据模型
一、面向勘探开发业务的数据模型分类
二、国际油气数据模型与标准体系
三、国内油气数据模型与标准体系
第三节 数据应用：领域模型与交换模型
一、领域模型是面向数据应用的对象化表达
二、数据交换模型是对领域模型底层分解
三、数据模型与领域模型的标准化问题
第四节 数据交换：RESQML(EPC)的地下数据管理
一、RESQML技术背景与发展历程
二、RESQML的技术架构
三、“知识层次”：特征、解释、表示和属性
第五节 知识管理：数据到知识的演变
一、知识库、知识管理与知识工程
二、油气领域知识管理的两种模式
三、油气知识管理技术的发展趋势
第六节 知识应用：油气业务知识表征技术探索
一、油气勘探开发的知识表征
二、油气数据模型的知识表征探索
三、油气领域知识本体的构建流程
第七节 本章小结
第五章 模型思维：油气勘探开发思维本质
第一节 油气工业的模型思维及应用
一、油气工业中的模型化思维分析
二、模型思维的概念、构成和分类
三、模型思维的建模、模拟与仿真
四、油气工业的模型思维表现形态
第二节 面向模型的多尺度数据组织
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