油田钻井

联接查询是 SQL 中的重要操作，通过对多个表进行联接，可以获取跨表的信息。在油田开发中，联接查询帮助工程师综合分析各类数据，如油田设备信息、产油量、勘探数据等。常见的联接查询语句如下： SELECT 表名1.列名1, 表名2.列名2, 列名3, ...FROM 表名1, 表名2, ...WHERE 条件ORDER BY 表名1.列名1, 表名2.列名2, ...; 通过这种方式，油田数据分析师可以通过简单的查询获得复杂的数据组合，为决策提供依据。

阐述了钻井井史数据库系统的构建过程，涵盖 Solaris 环境下 Oracle 数据库的部署、钻井数据的组织与管理以及基于 PowerBuilder 的应用程序开发。其中，应用程序与数据库的连接机制作为系统的核心构成，对整体性能和数据一致性至关重要。

信息技术的飞速发展彻底改变了数据的产生、组织和流通方式。大数据时代的到来为油田勘探开发企业带来了机遇和挑战：海量数据的存储、检索和分析，以及数据异质性等问题亟需解决。

数据库备份是将数据库中的数据导出成二进制系统文件（EXPORT DUMP FILE），以便重新生成数据库。它分为用户模式（导出用户所有对象及数据）、表模式（导出用户所有表或指定表）和整个数据库模式（导出数据库中所有对象）。导入则是其逆过程，通过读取导出的二进制文件来恢复对象、用户和数据。这些技术在油田开发中具有重要应用。

为了提取和挖掘出油田大量历史数据背后的“知识”，探索出油田生产中的规律性，从而更有效地进行生产调整和优化，以支持企业的重要决策，提出了基于石油企业历史数据和核心业务的数据仓库多主题数据挖掘系统的实施方案。方案采用MIS系统作为数据源，构建了包含ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等组件的数据仓库。在多主题数据挖掘过程中，通过算法库反复验证，建立了感兴趣的模型库。结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统的应用实例以及其他相关应用，论证了该方案的可行性。

本研究以中原油田周边农田为研究对象，分析了360个土壤表层（0～20 cm）样品中As、Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Cr的含量。通过地统计法揭示了土壤重金属的空间分布规律，应用内梅罗综合污染指数法、地累积指数法和Hakanson潜在生态危害指数法评估了土壤重金属污染的生态风险程度，并通过多元统计分析法解析了其来源。研究结果显示，Zn、Cr的含量普遍高于河南省土壤背景值，存在积累效应；Ni、Cr、Cd的含量存在相关性，主要受成土母质和地质活动影响；土壤总体处于轻微污染状态，Cd风险指数范围18.1~69.6，存在轻微至强生态风险。