油气固井工业软件国产化落地：全栈自主数据底座实现井下作业数字化闭环

摘要：油气固井是保障井筒完整性、油气井服役寿命的核心工程环节。长期以来国内固井领域受限于国外商业工业软件，存在运维成本高昂、数据主权不受控、井下工况依靠经验公式估算等痛点。本文基于中海油服"海恒"Cemsol固井工程软件实践，介绍工业软件在海量异构工况数据、实时计算、国产化软硬件栈下的数据层架构设计，分享数据库适配、历史数据迁移、高可用容灾、高并发实时读写的工程实现方案，为能源类工业软件自主化建设提供实践参考。

1 行业背景与业务痛点

固井工程直接决定井筒安全，井下温度、压力、流体密度等参数动态变化，直接影响固井施工成败。传统模式下行业普遍存在两大难题：

业务计算层面：井下工况采集难度大，大量工程参数依赖经验公式推演，计算结果偏差会带来施工安全隐患；国外商用固井软件作为黑盒系统，算法不透明，定制改造能力弱。
数据底座层面：传统方案依赖海外数据库产品，采购、授权、运维成本高；能源核心施工数据存在外泄风险；同时海上钻井平台网络波动大，对数据库高可用、抗抖动、数据不丢失能力提出严苛要求。

在此背景下，中海油服完成国内云端互联固井工程软件Cemsol"海恒"研发，构建面向固井全流程的数字化平台，通过国产数据库作为统一数据底座，完成井下采集数据、施工方案、计算模型结果、历史作业档案的统一存储管理，实现核心装备‑自主软件‑数据底座端到端国产化闭环。新疆实验井已经完成自动化设备数据交互落地，实现固井全流程数字化作业。

2 固井软件核心业务特征与数据模型

固井软件存在大量异构、实时、时序混合的业务数据，主要分为几大类：

实时工况数据：井下温度、压力、ECD当量循环密度，设备上报测点，高频时序写入；
工程计算数据：温度‑压力耦合模型输出结果、固井流体仿真计算结果；
业务主数据：井场信息、井身结构、施工方案、作业人员、设备台账；
历史归档数据：历年施工报告、失败案例、仿真比对数据集，用于模型迭代与回溯分析。

业务特征：高并发实时写入 + 复杂多表关联查询 + 大样本历史数据分析，同时需要支撑多井场并行作业，7×24小时不间断运行，海上环境下网络抖动，要求数据库具备故障自动切换、数据零丢失能力。

简化业务建表示例（伪SQL，展示核心表结构）

sql 复制代码

-- 井场基础主数据表
CREATE TABLE well_info (
    well_id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    well_name VARCHAR(128) NOT NULL,
    well_location VARCHAR(256),
    well_depth NUMERIC(12,2),
    create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    attr_json JSONB
);

-- 井下实时工况时序数据表
CREATE TABLE well_working_condition (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    well_id BIGINT NOT NULL REFERENCES well_info(well_id),
    pressure NUMERIC(10,2),
    temperature NUMERIC(10,2),
    ecd_value NUMERIC(10,3),
    collect_time TIMESTAMP NOT NULL,
    device_code VARCHAR(64)
);
-- 针对井号+采集时间建立复合索引，优化实时查询
CREATE INDEX idx_well_collect ON well_working_condition(well_id, collect_time DESC);

-- 固井仿真计算结果表
CREATE TABLE cement_calc_result (
    calc_id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    well_id BIGINT NOT NULL,
    calc_module VARCHAR(64), -- ECD计算/温压耦合预测
    calc_params JSONB,
    output_result JSONB,
    calc_status SMALLINT,
    finish_time TIMESTAMP
);

3 从经验公式到模型驱动：核心计算模块的工程落地

传统固井作业大量依靠行业经验公式做估算。Cemsol实现两大核心算法模块：温度‑压力耦合预测、当量循环密度ECD计算，经鉴定达到国际领先水平。

计算逻辑流程：

采集井下设备实时测点数据写入数据库；
业务服务读取历史工况、井身参数输入仿真模型；
模型输出高精度计算结果回写数据库；
前端可视化界面读取计算结果，输出施工方案，下发自动化设备执行。

伪代码示例：业务服务读取工况，调用计算模型，回写结果

python 复制代码

def run_cement_calc(well_id: int):
    # 1. 从数据库读取该井近期工况数据
    sql = """
        SELECT pressure, temperature, ecd_value, collect_time
        FROM well_working_condition
        WHERE well_id = %s ORDER BY collect_time DESC LIMIT 1000
    """
    rows = db.query(sql, (well_id,))

    # 2. 调用ECD/温压耦合计算模型
    input_data = [dict(r) for r in rows]
    calc_result = cement_model.calc_ecd_temperature(input_data)

    # 3. 将模型计算结果写回数据库
    insert_sql = """
        INSERT INTO cement_calc_result(well_id, calc_module, calc_params, output_result, calc_status)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
    """
    db.execute(insert_sql, (well_id, "ECD_TEMP_COUPLING", json.dumps(input_data), json.dumps(calc_result), 1))
    return calc_result

整套链路对数据库提出要求：高频写入不能阻塞查询，大JSON字段高效存取，复杂查询低延迟，保证模型可以快速拿到原始工况数据。

4 国产数据库作为工业软件的数据底座四大关键能力

图片：数据底座能力总览示意图

4.1 全栈国产化软硬件栈适配，构建自主可控链路

工业软件自主化不能只做应用层替换，需要芯片‑操作系统‑数据库全链路打通。

数据库完成对飞腾、鲲鹏、海光国产芯片；麒麟、统信操作系统完整适配。上层Cemsol应用、中间件、数据库、硬件全部为国产体系，不再依赖海外软硬件生态。

环境校验简单示例，确认软硬件栈信息

bash 复制代码

# 查看操作系统版本
cat /etc/os-release
# 查看CPU架构
lscpu
# 数据库层面查询适配信息
SELECT version();

整套环境下，规避海外厂商版本限制、授权封锁风险，井场全部施工数据完全留存于自有基础设施，保障能源领域数据主权。

4.2 存量业务无感平滑迁移，降低国产化改造成本

能源工业软件沉淀大量历史施工数据，完整重构业务系统代价极高。数据库兼容标准SQL语法，兼容海外主流数据库语法行为，业务代码改动量极小。

迁移典型流程：

结构迁移：迁移表、索引、约束、函数；
数据全量同步，完成一致性校验；
业务侧切换连接串，灰度流量验证；
旧系统并行观察一段时间后下线。

迁移后JDBC连接串示例，业务几乎无需修改业务逻辑

properties 复制代码

# 原海外数据库连接
# jdbc:xxx://old-db:port/cement_db

# 替换为国产数据库，SQL业务逻辑保持不变
jdbc:kingbase8://127.0.0.1:54321/cement_db?currentSchema=public

不需要大规模改写业务SQL、重写业务逻辑，实现近乎零业务中断完成底座切换。

4.3 纵深安全与极端环境下高可用保障

固井施工数据属于能源敏感数据，同时海上井场网络环境不稳定，网络抖动、节点故障属于常态。

安全能力包含：账号细粒度权限、操作审计日志、国密算法支持；

高可用方案采用主备流复制架构，故障自动切换，搭配定时备份+增量备份。

审计日志查询示例，追溯关键业务表变更

sql 复制代码

-- 查询固井计算表的DML操作审计记录
SELECT op_time, db_user, op_type, table_name, sql_text
FROM sys_audit_log
WHERE table_name='cement_calc_result' AND op_time >= '2026‑01‑01 00:00:00';

即使出现网络波动、单节点故障，保证施工数据不丢失，业务服务可以快速恢复，适配海上钻井平台恶劣现场环境。

4.4 高并发性能与可视化运维，降低工业现场运维门槛

多井场并行作业会带来高频时序写入、多维度统计查询压力。存储引擎针对大JSON、时序场景做优化，并行查询能力支撑仿真计算时大批量历史数据读取。

配套可视化运维管理平台，不需要工程师熟练掌握大量命令行，仪表盘可以直观查看TPS、连接数、缓存命中率、慢SQL、磁盘占用。运维人员可以快速定位数据库性能瓶颈，把精力聚焦固井业务本身，而不是底层数据库调优。

图片：数据库可视化运维面板截图位置

5 工程落地价值总结

国产数据库在Cemsol固井工业软件中，不只是单纯存储介质，而是整套系统的数据中枢：

自主可控：芯片‑OS‑数据库‑应用全栈国产化，规避海外技术封锁风险，保障能源施工数据主权；
降本落地：高兼容性实现存量系统平滑迁移，大幅降低工业软件国产化重构成本；
安全可靠：纵深安全审计+主备高可用容灾，适配井场恶劣工况，保障7×24小时连续作业；
性能支撑：支撑高频时序工况写入、大规模仿真计算数据读写，保障高精度固井模型稳定运行。

这套实践证明，油气工业软件自主化，不仅要攻克上层业务算法模型，底层数据底座的选型、适配、调优同样至关重要。软硬协同的全栈自主方案，可以有效打破国外工业软件长期垄断，为油气行业数字化提供可复用的落地路径。

6 后续展望

后续会进一步探索时序‑关系混合存储优化，针对海量井场测点数据做冷热分层；结合计算下推，把部分简单统计逻辑下推至数据库层，进一步降低应用服务计算压力，提升大规模井场并发作业场景下整体系统吞吐。