北京格林恒业科技有限公司在软件开发领域积累了深厚的经验，专注于中石油行业的软件研发，已成功为多家客户实施并部署了企业MIS系统。公司软件团队不断壮大，如今能够涉足医药、电力、计划统计等多个领域的研发工作。与清华大学、北京大学、中国科技大学等高校保持密切的技术交流与合作，提升团队的技术实力。
智慧石油可视化是把数据作为关键生产要素，构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系，通过数字化与勘探开发业务的深度融合，拉动技术变革、生产变革、管理变革，驱动油田高质量发展。利用各种勘探技术和设施设备进行数据采集，找到储油气的圈闭，并探明油气田面积，油气层情况和产出能力。
北京金阳普泰石油技术股份有限公司以其强大的自主研发实力，为石油行业提供了丰富的产品和服务。首先，他们推出的GPT油藏描述一体化工作平台，是一个高效集成的解决方案，包括：GPTLog精细地质解释与对比软件：这款软件专为精确解读地质数据而设计，帮助用户细致分析井下情况，提升地质理解的精准度。
1、此后，计算机及可编程序控制器（简称PLC）技术开始应用于油田联合站内的部分生产系统中，并很快发展到报警、泵的控制等领域。进入90年代，集散控制系统（简称DCS）开始应用于计量站、联合站集输系统生产过程操作与控制中，吸收了模拟仪表和计算机控制、计算机网络的优点，代替常规仪表，具备很高的可靠性。
2、综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术，对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护，系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。 通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。
3、论文中，作者以油气田勘探、油气井工程、开发工程和油气集输系统的智能优化决策为例，展示了集成化人工智能技术的广泛应用。它在石油工程中展现了强大的功能，如模式识别、参数优选、系统优化及效果预测，提供了丰富的实际应用案例，体现了技术的最新进展和成果。
4、油田化学应用技术是中国普通高等学校专科专业，属于资源环境与安全大类中的石油与天然气类，基本修业年限为三年。
5、近年来，非加热集输技术也在发展，但需满足特定条件，如定期清蜡、管线保温、化学剂应用等。在接转站之后，通常需要加热输送。管线路径选择要兼顾井站位置、线路长度和直度、穿跨越工程、地形地物因素以及与其他管线的协调，同时考虑工艺需求和事故处理设施的设置。
要推进与最终实现地质资料信息服务集群化产业化，首先，要从地质档案资料汇交入手，收集齐全完整的地质档案资料电子文件；其次，逐步将纸质档案数字化。档案数字化是实现“集群化”“产业化”的基础，“产业化”是“集群化”的必然结果，是对传统服务理念、服务方式和服务能力的重大变革。
为充分发挥地质资料的潜在价值，提升地质资料保管单位的服务能力，国土资源部出台了《推进地质资料信息服务集群化产业化工作方案》，要求全国积极开展地质资料信息服务集群化产业化（以下简称“两化”）工作。
首先是有关部门齐抓共管，资料管理部门严把资料汇交质量，使地质资料更好地服务我国经济建设及社会发展。
地质资料是地质工作成果的重要体现，是进一步做好地质调查或矿区勘查的重要依据。地质资料汇交管理工作是为了实现资料的利用和社会化服务，而地质资料服务和开发利用程度直接反映了地质资料管理工作的成果。
1、提出了数据采集、数据存储、数据管理与数据利用的技术架构，并对非结构化数据的管理、应用进行了深刻剖析，总结出了以技术解决方案、行政管理模式和数据服务三位一体的管理模式，为油田地质档案中非结构化数据的管理与应用探索出了一个有效的模式。
2、在西南油气田范围内建成了一个庞大的跨越4个省12个单位的地质档案信息数据库，解决了西南油气田资料管理的规范化和统一性问题，实现了各单位之间资料的共享，形成一个完整的分布式环境，开创了地质资料远程管理的成功模式，提高地质档案资料的管理、使用水平，进一步完善了西南油气田地质资料发布与应用网络。
3、随着油气田勘探、开发数量的日渐增加，馆藏地质资料中成果地质档案已达30余万件，岩心7289m，岩屑58万包，原油样品2×104L，且每年正以数以万计的速度快速增长。同时，随着数字油田技术的不断发展，人们在地质资料利用的细粒度、结构化、服务模式方面产生了更高的需求，这给油田地质资料管理带来了前所未有的挑战。
4、地质资料管理的进程与服务的方式也紧跟时代步伐，从最早的纸质化到现在的数字化档案馆，从早期的单一开采模式到如今全方位的架构，走过了从摸索到主动应对各类问题的跨跃，逐步探索出一套比较完整的地质资料管理模式与服务方式，为油气田主业的发展提供了强有力的资料支撑。
5、数据层处于数字油田结构的底部，为数字油田提供数据支持。数据层的主要内容是各类数据库和非结构化数据体以及组织、管理这些数据的基础平台（数据仓库等）。这些数据是构建油田模型的基础信息，主要包括基础地理信息数据和油田研究、生产、经营管理数据。数据层被分成三个子层，各个子层的数据由下至上逐渐集中。
6、结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据，进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。 非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和操作的数据，它必须借助于另外的工具管理和操作。如图件数据、文档数据等。
1、斯伦贝谢的业务结构主要由两个部分构成：斯伦贝谢油田服务集团和斯伦贝谢Sema集团。前者专注于为全球油气勘探和生产行业提供全方位的支持，包括创新的产品、高效的服务和先进的技术解决方案。
2、斯伦贝谢的核心业务主要分为两个部分：首先，是传统的油田服务，这是公司起家的基础；其次，是信息技术领域，特别是通过SchlumbergerSema这一子公司来实现。然而，值得注意的是，SchlumbergerSema在2004年1月被Atosorigin公司收购，这标志着公司在信息技术领域的战略调整。
3、斯伦贝谢，起源于1912年斯伦贝谢父子创立的矿物电测企业，由法国兄弟康拉德和马瑟尔与父亲保尔合作。在1927年，他们与多尔和来昂那丹共同创立了一家专门从事矿物表面电测和凿井测试的勘测公司。
4、斯伦贝谢的核心业务领域包括斯伦贝谢油田服务，这为油气开采提供专业支持；西方奇科地球物理勘探，利用先进的科技进行地球资源探测；史密斯国际公司，以及MISWACO、Geoservice等，这些都为公司的业务扩展和技术创新做出了贡献。