用海量数据感受地球脉动，开启能源勘探新时代

随着全球范围内石油资源消耗的逐年攀升，石油和天然气行业已经成为HPC（高性能计算）最大的应用和创新行业之一。如何使用HPC找到更多的油层，提供更精准的井位建议，一直引领物探技术研究的创新方向。

中国石化石油物探技术研究院高性能计算高级专家 王永波

中国石化石油物探技术研究院面对新时代挑战，携手华为OceanStor海量存储打造高性能HPC平台，开启数据找油新时代。

油气勘探知多少？

油气勘探包括了野外地震资料采集、地震资料处理、地震资料解释三个环节。野外资料的采集包括电磁、重力等技术，目前主要用的是人工地震的方法，就是人工放炮或使用震源车产生人工地震，通过收集从地下返回的地震波，形成野外观察数据。

在地震资料处理环节，通过HPC对观测数据进行信号处理，形成能够反映地下地质特征的数据体。

最后，通过技术人员对数据体进行分析研究，寻找油气聚集区，并提供井位建议。地震资料解释完后，地质专家就可以根据生成的地质构造图，确定哪个地方有油，哪个地方没油，有油的地方储量多少，是否值得开采，开采在哪打井。

油气勘探数据量大、处理链路长，数据存储成为瓶颈

油气勘探数据处理过程

油气勘探就好比给地球做CT，采集的数据越多、处理得越精细对地下地质结构的了解就越准确，找到油的可能性就越大。通过持续不断优化HPC技术，在海量的数据中更高效地发现油藏信息，成为中国石化石油物探技术研究院及整个行业孜孜以求的目标。油藏勘探的数据有如下特点：

首先，地震资料采集的数据量非常大，单体原始数据一般几十TB，最大可达PB级，而且处理过程的中间步骤多，产生大量的临时文件和中间结果数据，需要为一个作业分配超过原始数据10倍的存储空间。

其次，地震资料处理的流程多、IO频繁，一个流程下来有几十步，其中可能还有反复的迭代，涉及多达400个软件模块。作业在运行过程中，这些模块需要频繁的交换数据，给内置磁盘和外部存储带来大量读写压力。

第三，地震资料处理的计算量大且周期长，有串行的作业，也有大量计算量大的并行作业，一次计算任务需要数周不中断计算，对可靠有极致的要求。

随着采集精度逐年提升，传统数据处理系统问题开始凸显：分散的建设模式形成多个数据烟囱，数据需要在不同的计算集群间重复拷贝，影响整体数据处理效率；其次，资源的隔离导致数据无法充分共享、资源利用率低；同时，IO处理能力逐渐成为瓶颈，导致CPU等待时长持续攀高，无法充分发挥算力优势。

基于全分布式架构，打造高效的数据处理解决方案

为了解决当前地震资料数据处理过程中的问题，中国石化石油物探技术研究院选择了携手华为，基于OceanStor海量存储建设融合共享的地震资料资源池，打造更高效和经济的数据分析处理平台。

基于华为OceanStor海量存储的数据处理解决方案架构

• 存储层对于地震资料处理非常关键，计算的速度远远高于磁盘的读写速率。对于中国石化石油物探技术研究院来说，整个地震处理过程中有35%以上的时间是在做数据的迁移和转换，因此大带宽、低时延的存储层成为提升勘探效率的关键。而通过OceanStor海量存储的大带宽、低时延的存储能力，大幅降低IO等待时间，提高计算集群CPU并行处理效率，让CPU利用率稳定在60%以上，最终缩短数据分析时间16%以上。

• 采用基于去中心化架构的OceanStor海量存储实现存储资源的整合与共享，实现机柜数降低40%，整体TCO节省30%，并且可以匹配未来5~10年的数据扩展需求。

• 此外，OceanStor海量存储采用的N+M弹性EC的数据保护模式，允许M台存储节点同时故障，且可以自动缩列，极大的增强数据的可靠性，为地震的长周期处理提供持续性保障。

石油行业正面临数字化浪潮带来的大变革，而油气勘探历来是新兴科技的试验场与磨刀石。油气地震勘探数据具有明显的大数据特征，既有流式处理，也有非流式处理，既有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据。未来，大数据和AI技术也将广泛应用到能源勘探领域，进一步提升勘探的效率，通过数据的碰撞和算法的训练，来提升对于油层、井位、储量的预测，将油气勘探带入一个新时代。