众所周知，数据是企业信息化的源头。对于油田企业来说，石油勘探和开发数据是它们寻找、评价以及开发油气田极为重要的数据资源。如何科学有效地管理这些数据成为油田企业信息化工作中的重中之重。目前，油田企业在用数据模型不统一、不规范且不完整，不同数据模型之间甚至同一数据模型的不同专业的数据之间存在有数据项命名冲突、数据类型冲突以及值域冲突等现实问题。这些问题的存在导致不同专业之间的数据难以实现共享和集成化应用。因此，为满足油田企业对多学科协作、多专业数据共享和集成化应用的迫切需求，如何构建一个科学、合理、稳健、统一的数据模型是油田企业当前急需解决的一个首要问题。　　 本文首先分析了国内外石油行业数据模型的发展现状，指出传统关系数据模型存在的问题。通过借鉴国际上成功解决相似问题的经验，本文提出了参考国际标准POSC面向对象的先进建模思想，针对我国石油上游企业的需求对POSC的核心标准Epicentre数据模型进行修订，建立一个统一、完整、可扩展以及面向对象的石油勘探开发数据模型标准，为实现油田生产、经营和管理的信息化和集成化、多学科的协同工作提供了数据支持。　　 本文的第一章介绍了课题研究的背景、内容及意义，重点分析总结了国内在用传统关系数据模型存在的问题以及国际大石油企业在遇到这类问题是如何应对及解决的，为本课题的研究提供了可借鉴的成功经验。本文第二章在分析总结国外成功经验的前提下，采用国际标准POSC的面向对象技术方法，提出了一个设计石油勘探开发数据模型的技术方案--即以油田在用数据库标准为基础，参照国际标准，对国内勘探开发业务进行规范化分析，建立石油勘探开发业务模型，然后，以POSC Epicentre数据模型为参照模型，以业务流程为主线，结合油田各专业特点及业务需求，对业务模型中的每个数据项进行分析并向Epicentre数据模型映射，在映射的过程中，针对国内油田上游业务的需求对其进行修订，建设一个适合石油企业上游勘探开发业务的逻辑模型，保证了数据模型的稳定性和可扩充性，并通过业务模型到逻辑模型的映射建立业务单元模型，实现业务模型到逻辑模型的关系转换。另外，本章对POSC国际标准的相关理论进行了研究，首先重点介绍了POSC的核心--SIP(软件集成平台)，并深入分析了软件集成平台的核心标准Epicentre数据模型，对Epicentre数据模型的特点、语法规则以及模型的数据体系高层模型进行了详细的介绍。本文的第三章参照POSC业务域划分方法，对我国石油勘探开发领域的数据流程进行了规范化分析，采用自上而下、逐层分解的方式来描述石油企业的数据流程和业务流程，通过业务领域、业务、业务流程、业务活动的详细划分，以及对业务活动的规范化描述，建立业务模型，为石油勘探开发数据模型的建立提供了业务参照。本文的第四章，在业务模型的基础上，采用数据元素理论方法对油田上游企业的数据进行规范化分析，设计石油勘探开发数据元素，解决了不同专业之间数据存在的命名冲突、值域冲突和数据类型冲突等现实问题，然后通过数据元素映射技术对石油勘探开发业务模型的数据项进行逻辑表达，并在映射过程中针对国内油田业务的需求对Epicentre数据模型进行修订，由此建立了一个满足我国石油企业现状需求的数据模型。这个面向对象的数据模型基本可以管理石油勘探开发领域的所有的数据，为石油企业进行跨专业的集成化应用奠定了基础。本文的第五章针对油田企业的实际需求，对模型标准在石油勘探开发数据管理中的应用进行了初步探讨。根据当前油田的数据管理方式，本章总结出了石油勘探开发数据的三层管理体系，从下到上分别为：专业数据库、中心主数据库、项目数据库。并主要针对数据模型标准在专业数据库建设中的应用进行了探索。本文的最后对本课题的研究进行了总结和展望。