当我们谈论“智能油气田”，你可能首先想到的是钻井、采油、输送设备的自动化。但在今天，油气行业的核心竞争力，越来越多地体现在对数据的掌控力上——特别是对时序数据的处理、分析与洞察。
在近日举办的 2025 中国石油石化企业信息技术交流大会上，涛思数据联合创始人李广受邀出席，并发表《国产时序数据库 TDengine 工业大数据平台在智慧油气田中的创新应用》主题演讲，分享了 TDengine 在中石油、中石化等大型油气企业中推动数字化转型的典型实践。
智慧油气田，难就难在“数据太碎、量太大、要求太高”
李广在演讲中指出，油气行业的 SCADA 系统、PCS 系统等关键业务平台每天会产生大量采集点数据。这些数据来源复杂，采样频率高，且分布在广阔的地域中。在中石化的 PCS 系统中，仅一套系统就涉及实时、班次、日常数据的多层级同步，在总部与分公司之间进行集中管理和数据入湖；而在中石油长庆油田项目中，系统每天需处理亿级别采样数据，并完成高实时性的预警计算任务。
如此高密度、高要求的工业数据场景，对底层平台提出了前所未有的挑战：如何在不牺牲实时性的前提下提升查询效率？如何在保证数据完整性的同时压缩存储成本？如何实现边缘侧和中心侧的协同？
TDengine 用技术，重构“油气数据底座”
TDengine 是一个专为物联网与工业场景设计的国产时序数据库系统，具备以下关键技术能力，成为智慧油气田建设中的关键支撑平台：
- 性能领先：在 TSBS 测试中，TDengine 的写入和查询性能超过其他方案 10 倍以上，存储成本不到 1/10，真正满足海量数据场景下的成本可控性。
- 分布式架构：支持 10 亿个采集点的水平扩展，通过虚拟节点、存算分离等设计，轻松应对油田系统中“多点同步、远程调度”的架构复杂性。
- 零代码数据接入：通过内置的 ETL 引擎，支持 OPC、MQTT、Kafka 等十余种数据源的接入与汇聚，不依赖额外开发，极大简化数据治理成本。
- 信创生态兼容：全面适配国产 CPU、操作系统，为能源央企的数字化建设提供坚实的国产化基础。
来自油气一线的真实验证，TDengine 让落地更简单
这些能力已在多个项目中成功落地。在中石化 PCS 系统的大数据处理项目中，TDengine 作为核心时序数据库，与传统关系型数据库协同工作，实现了从分公司到总部的数据汇聚与湖仓一体化架构。系统通过中心节点集中管理实时数据，再同步至总部数据湖，确保高频采集数据的一致性和可用性。
在中石油油田的大数据系统改造中，TDengine 作为核心数据底座，在智慧油田建设中发挥了关键作用：既为自动化采集与控制提供数据支撑，也为生产运营的持续优化奠定基础。改造过程中，共梳理油气水井、流量计、阀组、泵、罐、压缩机等 28 类监控对象，并为各类设备分别建表管理。系统上线后，数据存储性能较 Oracle 提升 5 倍，压缩率提升 80%，整体压缩比控制在 2%～5%；数据处理效率提升超过 2 倍，开发周期缩短 60%，服务访问效率提升约 30%。
在中海油的生产物联网建设中，TDengine 借助云平台与边缘数采网关的深度整合，构建起跨海域的智能协同体系。系统创造性地采用虚拟表技术，为每台海上钻井设备、输油泵机组建立独立数据表，实现海陆协同架构和设备精准映射，将数以万计的海洋平台设备振动、温度、压力等数据纳入统一的时序管理体系。
而在国家管网的光纤预警系统中，TDengine 面对每秒百万级光纤振动数据的处理挑战，提供了高性能的时序数据存储与查询能力，实现毫秒级振动波形的采集与无损压缩存储，单节点日处理数据量达 TB 级，同时还支持基于时序数据的高级 AI 分析能力。
这些典型实践充分证明：TDengine 不仅是一个“更快、更省”的国产数据库，更是推动油气能源行业智能化转型的强大引擎。
不仅是数据库，TDengine 还“原生支持 AI”
李广在演讲中还重点介绍了 TDengine 内置的 AI 模块—— TDgpt。这是一款原生集成在数据库内的时序数据分析 AI 智能体，用户只需通过 SQL 即可调用预测、异常检测、补齐、分类等能力。相比传统外接模型，TDgpt 提供了更轻量、更稳定的集成体验，非常适合部署在对安全性与可控性要求极高的能源行业中。
在智慧油气田的实际应用中，TDgpt 已支持：
- 设备运行状态异常检测与预警
- 能耗趋势预测与优化调度
- 采油、注水等产量数据的动态建模与预测性分析
更重要的是，TDgpt 支持多种算法模型的动态切换，且可以通过 SDK 接入用户自研模型，为不同油田场景提供最大化的灵活性与定制能力。
结语
正如李广在演讲中所强调的，智慧油气田的建设是一项系统性工程，既需要对前沿技术的持续引入，也离不开对底层数据平台的深度打磨。TDengine 以高性能、高可靠、易集成的技术优势，正在成为越来越多油气企业推进数字化转型的重要支撑。未来，涛思数据也将继续携手行业伙伴，共同探索时序数据在油气领域的更多可能，助力智能化建设迈上新台阶。
