基于WebServices的油田勘探数据信息集成平台建设与应用研究

构建信息多元性、功能智能性和系统安全性的油田勘探数据信息集成平台是当前油田企业建设发展的总体趋势。为此，本研究基于WebServices技术特征，并在业务逻辑层通过深度学习模型精准化、高效化地识别、筛选、分类多源化勘探数据，以构建集数据管理服务、模型质量控制、功能应用支持为一体的管理决策信息集成平台，实现平台数据交互。结果表明：深度学习模型高效、科学地实现了多平台各数据特征识别，合理有序地实现数据逻辑分类，有效规避了多平台油田勘探数据信息交叉、损坏、不完整等现象；应用WebServices的油田勘探数据集成平台，优化了集成平台系统结构，加强了数据资源、平台功能的监控和管理，实现了多平台、多数据共享，进而降低了管理成本，提高了油田勘探数据信息决策精度。