石油是重要的战略物资，掌握着国家的经济命脉。将油藏工程技术与多维数据分析技术相结合，使得多雏数据分析方法应用于油气企业的日常生产，为油气生产企业提供优化的油藏管理经营策略。
    随着科学技术的飞速发展，油气生产企业的信息化程度越来越高，企业内部的各类日常生产信息数据也越来越多。但是，油气企业的生产决策对越来越多的大量日常生产的电子数据利用率不高。油藏工程已发展为制定及优化油藏管理经营策略的进程，如何运用油藏工程分析方法正确地处理和有效地使用油气企业日常生产的大量信息数据，快速生成针对不同油藏分析需求主题的信息，已经成为棘手问题。
    1 多维数据分析与油气藏工程分析方法
    联机分析处理以多维的方式来组织和显示数据，它的一个重要特点是多维数据分析。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转、上卷、下钻等各种分析动作，以求剖析数据，使最终用户能多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和内涵。联机分析处理的基础就是数据仓库，建立在数据仓库基础上的OLAP以多维分析为基础，刻画了管理和决策过程中对数据进行多层面、多角度分析处理的基本要求，满足了实际的需求，为企业管理和决策活动提供了一个新的工具，也为决策支持系统的研制提供了新的思路。
    油气藏工程方法是预测未来开采动态的一门高度综合的技术科学，是提高油气藏研究和管理水平的重要工具。它以渗流力学为基础，以数学、计算机为主要手段综合分析地下地质、油层物理、测井、试井和采油等方面的成果，对油藏中发生的各种变化，从开采的角度进行评价，做出预测，并提出相应的技术措施，以不断加深对油藏的认识，做好油田开发方案的调整，做到自始至终科学合理地开发油田。
    2 油气生产信息的多维分析
    2.1 油气生产信息的特点
    油气生产信息的分析是一个相对复杂的过程，不同于其他领域的数据分析。油气生产信息具有以下特点：分散性，油气企业内部各单位分别进行数据的录入、整理和加工，更有可能存在于不同的数据库中；多样性，油气开发的数据类型多样，包含的信息多种多样；异构性，由于企业内部不同部门的数据可能存在于不同的数据库，这使得油气生产数据具有异构性的特点。油气生产企业需要对大量的具有以上特点的生产数据进行多维度的油藏工程分析，例如产量递减分析、采收率分析等，这完全不同于其他领域的分析方法。显然，现有的各类数据多维分析软件无法完好地支持油气生产信息的多维数据分析，为此需要针对油气生产信息数据的特点和油藏工程分析方法，采用数据仓库、联机分析处理等相关技术结合的方法，研究适合油气生产信息多维数据分析的方法，并开发专用软件和工具。
    2.2 油气生产信息的多维分析
    油气生产信息动态分析方法就是以油气藏工程方法为主要理论依据，对油气生产信息进行动态多维的数据分析，从而更好地对油气田的开发形势进行科学地预测和分析，制定科学合理的开发方案，更快、更好地促进油气田的生产开发和利用。根据油气藏工程方法，油气生产信息动态分析主要包括以下几类：油气田产量递减分析、油气藏采收率分析、油气藏平衡分析、水驱油藏地统计规律分析等。其中油气田产量递减分析分析是使用最为广泛和典型的油藏工程方法，因此本文就以这种分析方法为例，进行油气生产信息多维数据分析方法的研究。
    （1）基本概念
    ①油气信息数据变量：油气生产信息数据仓库多维数据分析中的变量就是油气生产信息数据的实际意义，即描述油气生产信息数据“是什么”。一般情况，变量总是一个油气生产信息数据值的度量指标。例如：数据“20.00”本身意义未定，它可能是某口油田的产液量总和，也可能是某油田一天的产油量总和，等等。根据定义不难看出，“产油量 ”、“产液量”等都是油气生产信息数据变量，而数据“20.00”则是某一油气数据变量的值；
    ②油气信息数据维：油气生产信息数据仓库多维数据分析中的维是油气生产人员观察数据的特定角度。例如，油气生产人员经常会关心油井产油量随时间变化而产生的变化情况，此时就是从时间的角度来观察油田的产油量，即时间就是一个维；
    ③油气信息数据维的层次：同上。油气生产人员观察油气生产数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在不同细节程度的描述方面。在上例，油气生产人员可能关心油田某天的产油量，也可能关心油田某周的产油量，或者关心某月的产油量，等等。那么此处的日、周、月、季度、年等等就是时间维的一个层次；
    ④油气信息数据维成员：某个维的一个取值就称为该维的一个维成员。在上例，时间维具有三个维层次，即日、月、年，那么分别在这3个层次上的取值就是该时间维的一个维成员，例如某年某月某日就是这个时间维的一个维成员。此外，一个维成员不一定在每个维层次上都要取值，例如，某年某月、某月某日等都是该时间维的维成员；
    ⑤油气信息数据多维数组：油气信息数据的一个多维数组可以表示为：（维1，维2，……，维n，变量）。例如图1所示的油田产油量数据是按时间、区块、措施类别组织起来的三维立方体，加上变量“产油量”就组成了一个油气信息数据多维数组（时间，区块，措施类别，产油量）；

    图1 切片图

    ⑥油气信息数据单元（单元格）：油气信息数据多维数组的取值就称为油气信息数据单元。当多维数组的各个维都选定了一个维成员，这些维成员的组合就唯一确定了一个变量的值。油气信息数据单元可以表示为（维1维成员，维2维成员，……，维n维成员，变量的取值）。如图1，我们选时间维成员2005年1月，区块维1区，措施类别维洗井，就唯一确定了变量产油量的值，则该油气信息数据单元表示为：（2005年1月，1区，洗井，20.00）。
    （2）油气生产信息数据多维分析基本动作
    ①切片（Slice）
    定义：选定油气生产信息数据多维数组的一个二维子集的动作叫做切片，即选定油气生产信息数据多维数组（维1，维2，……，维n，变量）中的两个维i和维 j，在这两个维上取某一区间或任意维成员，其他维都取确定的一个维成员，则得到的就是在维i和维j上的一个切片，可表示为（维i，维j，变量）。
    如图1所示，选定某一油气信息数据多维数组（时间，区块，措施类别，产油量）中时间维和区块维，另一措施类别维取维成员“洗井”，则得到了这一油气信息数据多维数组在时间维和区块维上的一个切片（时间，区块，产油量），也即这一切片表示措施类别为洗井的各区油井、各时间段的产油量。
    ②切块（Dice）
    定义：选定油气生产信息数据多维数组的一个三维子集的动作叫做切块，即选定油气生产信息数据多维数组（维1，维2，……，维n，变量）中的三个维i、维j 和维k，在这三个维上取某一区间或任意维成员，其他维都取确定的一个维成员，则得到的就是在维i、维j和维k上的一个切块，可表示为（维i，维j，维k，变量）。
    3 结 语
    油气生产信息多维数据分析根据油藏工程方法中相关的分析方法，结合数据仓库技术和联机分析处理技术，对以多维形式组织起来的油气生产信息数据采取切片、切块等各种灵活的分析动作，以求深度分析数据，使最终使得油气企业决策用户可以从油藏工程分析方法的多个角度、多个侧面观察油气生产数据，从而更为深入地了解油气生产数据的更多内涵，为油气企业生产经营提供科学快捷的决策数据支持。

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