WO2016203544A1 - データ補正システムおよびデータ補正方法 - Google Patents

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WO2016203544A1
WO2016203544A1 PCT/JP2015/067300 JP2015067300W WO2016203544A1 WO 2016203544 A1 WO2016203544 A1 WO 2016203544A1 JP 2015067300 W JP2015067300 W JP 2015067300W WO 2016203544 A1 WO2016203544 A1 WO 2016203544A1
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PCT/JP2015/067300
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康之 玉井
眞見 山崎
巌 田沼
Original Assignee
株式会社 日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Definitions

  • the present invention relates to a data correction system and a data correction method.
  • Stakeholders in resource development are, for example, operators who own wells, service companies that excavate and construct wells, and administrative organizations that collect data for the purpose of protecting the environment in the development area.
  • an object of the present invention is to provide a technique that ensures data consistency related to the same event among information related to resource development and enables analysis across each information.
  • the data correction system of the present invention that solves the above problem collates a plurality of types of information related to predetermined resource development, specifies data inconsistencies related to the same event among the information, and data in which the inconsistencies are specified
  • it is characterized in that it comprises an arithmetic unit that executes processing for correcting inconsistency by a predetermined algorithm based on the restriction of the process order of the resource development.
  • the information processing system collates a plurality of types of information related to a predetermined resource development, specifies data inconsistency related to the same event among the information, and specifies the inconsistency.
  • a process for correcting inconsistencies is executed by a predetermined algorithm based on the restriction of the process order of the resource development.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a network configuration example including a data correction system 100 according to the present embodiment.
  • a data correction system 100 shown in FIG. 1 is a computer system that ensures data consistency related to the same event among information related to resource development and enables analysis across each information.
  • the data correction system 100 corrects inconsistencies relating to data such as the contents of each process and work date for each piece of information held by each stakeholder, and the corrected data and other data (no correction is required). Inferring fine-grained detailed information based on In addition, the data correction system 100 appropriately processes each piece of information including the data that has undergone such correction and inference, for example, with respect to the three-dimensional position of the oil field (the area where the well is drilled), Information associating the name, amount used, injection date and the like is displayed on an appropriate display device.
  • the hardware configuration of such a data correction system 100 is as follows.
  • the data correction system 100 reads out to the memory 103 a storage device 101 composed of a non-volatile storage element such as a hard disk drive, a memory 103 composed of a volatile storage element such as a RAM, and a program 102 held in the storage device 101.
  • Each hardware element of the communication device 106 responsible for communication processing with other devices such as the client terminal 150 is provided.
  • the CPU 104 described above implements the functions of the conversion unit 121, the correction unit 122, the inference unit 123, and the display processing unit 124 by executing the program 102 stored in the storage device 101.
  • the storage device 101 stores a fracturing DB 131, a work report DB 132, a document storage DB 133, a well excavation trajectory DB 134, a business process constraint DB 135, and a corrected work record DB 136. Yes.
  • the client terminal 150 connected to the above-described data correction system 100 via the network 10 is a PC used by an environmental monitor such as an administrative organization or a shale oil excavator.
  • the client terminal 150 accepts an input operation by an environmental monitor such as an administrative organization or a shale oil driller using an input interface such as a keyboard or a mouse, and the processing target information obtained here is used as the data correction system 100.
  • the client terminal 150 receives the analysis result based on the above-mentioned information transmitted from the data correction system 100 and displays it on a display device such as a display.
  • the data correction system 100 of the present embodiment collates a plurality of types of information obtained from each stakeholder regarding shale oil development, and identifies inconsistencies in data related to the same event such as the same process related to the same well between the information.
  • the data for which the inconsistency is specified is provided with a correction function for correcting the inconsistency based on the business process constraint condition DB 135 that defines constraints on the process order of shale oil development. This correction function is provided in the correction unit 122 described above.
  • the data correction system 100 collates the above-mentioned plurality of types of information in the correction unit 122 and identifies inconsistencies in the execution timing of the same process among the information.
  • the process execution time before and after the process conforms to the restriction rules in the business process constraint DB 135, and the execution time of the process in the specified information is changed to other information in which inconsistency is specified. It has a function to implement the process in
  • the correction unit 122 collates a series of execution times of each process indicated by the above-described plurality of types of information with a restriction rule in the business process restriction condition DB 135, and a series of executions indicated by each information.
  • a function is included that identifies the process that violates the constraint and the timing of its implementation, and corrects the timing of the identified process to a timing that is consistent with the implementation timing of the process before and after the process and meets the constraint. ing.
  • the data correction system 100 collates the above-described plurality of types of information, specifies the difference in data granularity or the presence / absence of setting between the information, and the granularity of the data in which the difference is specified is higher.
  • a function is provided for interpolating other data that is insufficient with respect to a predetermined range of the same event using a predetermined algorithm based on a small one or a data setting. This function is provided in the inference unit 123 described above.
  • the data correction system 100 does not include the execution frequency value as the execution content based on the execution content data in which the inference unit 123 specifies the above-described difference in the execution content data including the execution frequency value of the predetermined work.
  • the data including the value of the execution area between the function of calculating the position of each divided area obtained by dividing the execution area by the number of execution times described above, and the execution time of the process and the next process in the execution area Is provided with a function of calculating the execution time of each divided area obtained by dividing the period of time by the number of execution times described above.
  • the data correction system 100 does not include the execution frequency value as the execution content based on the execution content data in which the inference unit 123 specifies the above-described difference in the execution content data including the execution frequency value of the predetermined work.
  • a function of calculating a value obtained by dividing the usage amount of the predetermined substance by the above-mentioned execution count value as the usage amount of the predetermined substance at the execution time of each divided area is further provided. ing.
  • the data correction system 100 extracts data included in each of a plurality of types of information regarding at least the inconsistency correction process or inference process described above, and performs a predetermined process using a predetermined algorithm on the extracted data. And a function for outputting the result of the predetermined processing to a display device such as the client terminal 150 or the I / O 105. This function is provided in the display processing unit 124. ---data structure--- Next, databases used by the data correction system 100 of this embodiment will be described.
  • FIG. 2 shows an example of the data structure of the fracturing DB 131 in this embodiment.
  • the fracturing DB 131 in this embodiment holds detailed information on the amount of water injected into the shale layer in the ground for the purpose of rock crushing and the chemicals injected into it in the fracturing process accompanying shale oil development. Database.
  • the fracturing DB 131 is a database that stores information input from the client terminal 150 by an operator who owns a well in shale oil development or a service company that excavates or constructs a well.
  • the record structure is in charge of the work execution date 212 of the fracturing process, with the well ID 211 uniquely identifying each well drilled in the oil field of the predetermined area as a key.
  • the operator name 213, the total amount 214 of injected water, the work purpose 215, the classification 216 of the injected chemical substance, the ID 217, the substance amount 218, and the concentration 219 are associated with each other.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the work report DB 132 in the present embodiment.
  • the work report DB 132 in this embodiment is a database that stores, for example, electronic data of application forms and work reports for obtaining approval for the state government by the above-described operator or service company, for example, regarding well drilling. In the present embodiment, it is assumed that data related to the implementation of fracturing is stored in the work report DB 132.
  • the conversion unit 121 of the data correction system 100 executes the appropriate character recognition process on the scan data of the application form or work report transmitted from the client terminal 150 to obtain the structure data. Assume that it is stored in the work report DB 132.
  • a character recognition processing technique for example, OCR (optical character recognition) software may be employed.
  • the record structure is shale oil development with a well ID 221 (common to that of the fracturing DB 131) that uniquely identifies each well drilled in the oil field of a predetermined area as a key.
  • This is a configuration in which values such as the work execution date 222 of each process, the work name 223, and the number of times 224 of crushing work performed on the corresponding well are associated with each other.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the document storage DB 133 in this embodiment.
  • the document storage DB 133 in the present embodiment is a document managed by the state government regarding well drilling associated with shale oil development, such as the above-mentioned reports and application forms, and details of injected chemical substances accumulated by NPOs for the purpose of environmental protection. Is a database in which electronic data of a document in which is recorded is stored.
  • the record structure is injected using the document ID 225 that uniquely identifies the stored document as a key, the document type, the registrant, and the well ID 228 to which the corresponding document is described.
  • This is a configuration in which chemical substance classification 229 and values such as the amount of injected substance are associated with each other.
  • FIG. 5 is a diagram showing a data structure example of the well excavation trajectory DB 134 in the present embodiment.
  • the well excavation trajectory DB 134 in the present embodiment is a database that holds information on trajectory coordinates of the well excavated in the oil field.
  • the well excavation trajectory DB 134 is a database that stores information input from the client terminal 150 by an operator who owns a well in shale oil development or a service company that excavates and constructs a well.
  • the record structure thereof is a well ID 231 (fracturing DB 131, work report DB 132, and document storage DB 133) that uniquely identifies each well excavated in an oil field in a predetermined area.
  • Each of them has a configuration in which values such as a drilling direction 232, a total drilling distance 233, a vertical drilling depth 234, a latitude 235, and a longitude 236 are associated with each other.
  • Such a record is recorded at a certain time or a certain distance in the execution order of the well excavation work by the service company, and the work order and the record order are the same.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the data structure of the business process constraint DB 135 in this embodiment.
  • the business process constraint DB 135 in the present embodiment is a database that defines constraint conditions related to business processes such as the order of each process in the shale oil development, the context, and repetition.
  • constraint conditions related to business processes such as the order of each process in the shale oil development, the context, and repetition.
  • FIG. 6 an example is shown in which the constraint conditions of the fracturing process related to shale oil development are stored, but of course, other process constraint conditions related to resource development may also be stored.
  • information defining the order restriction of each process related to shale oil development includes drilling 241, casing 242, plug installation 243, drilling blast 244, hydraulic fracturing 245 (fracturing process),
  • This is a configuration in which the sequence of processes such as crude oil production 246 is associated with a sequence of processes in the development of shale oil and a sequence of processes such as a constraint that repeats between hydraulic crushing 245 and plug installation 243 among the processes.
  • the business process constraint DB 135 is a database that stores information on constraint conditions input from the client terminal 150 by an operator who owns a well in shale oil development or a service company that excavates or constructs a well.
  • FIG. 7 is a diagram showing a data structure of the corrected work record DB 136 in the present embodiment.
  • the corrected work record DB 136 in the present embodiment is a database that stores each data that has been corrected by the correction unit 122 and inferred by the inference unit 123.
  • the record structure is a well ID 301 (fracturing DB 131, work report DB 132, and document storage DB 133) that uniquely identifies each well drilled in an oil field in a predetermined area.
  • the amount 308 of the injected chemical substance, the concentration 309 of the injected chemical substance, and the like are associated with each other.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure example 1 of the data correction method according to this embodiment. Specifically, the processing flow is performed by the correction unit 122 of the data correction system 100. In this case, the correction unit 122 first searches the fracturing DB 131 and the work report DB 132 with respect to the document related to each well stored in the document storage DB 133 using the well ID indicated by the record of the document as a key. A record relating to a well to be identified is specified (401).
  • the correction unit 122 reads the document file (characters) from the document storage DB 133 regarding the well where the record, that is, the structural data does not exist. (Unstructured unrecognized data) is read out, and this is instructed to the conversion unit 121 to be converted into structural data (403). In this case, the conversion unit 121 performs the conversion using an existing technology such as an optical character recognition technology.
  • the correction unit 122 that has obtained the structure data from the conversion unit 121 stores it in the fracturing DB 131 and the work report DB 132. By the processing so far, the corresponding records (structure data) are registered in the fracturing DB 131 and the work report DB 132 for each document stored in the document storage DB 133, that is, for each well.
  • the correction unit 122 performs a record search using each well ID as a key in the fracturing DB 131 and the work report DB 132, and specifies a record group for each well (404). Further, the correction unit collates the execution time of the process, that is, the values of the work execution dates 212 and 222 between the records constituting the record group specified here, and detects the difference (405).
  • the correction unit 122 assigns each record of the above-described record group to the business process constraint condition. Collate with the restriction of the process order specified by DB135, and identify the record in which the work execution date of the fracturing process and the processes before and after it conforms to the above-mentioned restrictions. The work execution date in the other record is updated with the work execution date in (407).
  • correction unit 122 records the record that has been updated, that is, corrected as described above, in the corrected work record DB 136 as a corrected record (408).
  • the correction unit 122 checks a series of work execution dates of each process indicated by each record related to the same well with the above-described process order restrictions, and a series of data indicated by each record. A process that violates the above-mentioned restrictions on the work execution date and the execution time are specified (409). That is, a constraint condition violation is detected.
  • the correction unit 122 matches the work execution date of the specified process with the work execution dates of the processes before and after the process. In addition, correction is made at a time that meets the above-mentioned constraints (411). At this time, the correction unit 122 records the corrected record in the corrected work record DB 136 as the corrected record for the record corrected for the work execution date (412).
  • the value of the work execution date 212 “2012/10/31” is included in the processing of step 411 described above, for example, regarding the record of the well ID “00001” in the fracturing DB 131, that is, the fracturing process.
  • the well ID “00001” in the work report DB 132, a record that the work execution date 222 is “2012/9/15” and the work name 223 is “hydraulic crushing” (that is, the fracturing process) and the work execution are performed. It is assumed that there is a record in which the date 222 is “2012/9/30” and the work name 223 is “crude oil production”.
  • the correction unit 122 refers to the restriction on the process order defined by the business process restriction condition DB 135, and a situation in which the “hydraulic crushing” process is executed after the “crude oil production” process cannot occur.
  • the work execution date indicated by the record of the “hydraulic crushing” process that is, the fracturing process, is determined that “2012/9/15” registered in the “hydraulic crushing” process record of the work report DB 132 is correct,
  • the value of the work execution date 212 in the corresponding record of the fracturing DB 131 is updated with this work execution date.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure example 2 of the data correction method according to this embodiment. This flow is triggered by a batch process planned by the client terminal 150, an execution request by a user input at the client terminal 150, or a predetermined access from the client terminal 150 to the data correction system 100. Shall be.
  • the inference unit 123 includes, for example, the number of times of crushing between records relating to the same well among the records of the fracturing DB 131, the work report DB 132, the well excavation trajectory DB 134, and the corrected work record DB 136.
  • the difference in the granularity or presence of the data is identified (500).
  • the granularity or presence / absence of the above data is different among the fracturing DB 131, the work report DB 132, the well excavation trajectory DB 134, and the corrected work record DB 136. In this case, step 500 may be unnecessary.
  • the inference unit 123 determines that the work name 223 is “hydraulic crushing” in the well ID record “00001” in the work report DB 132, the work execution date 222, and the number of times of crushing 224.
  • the record in which the value exists in the record the record in which the work name 223 is “crude oil production”, and the fracturing DB 131, the well drilling trajectory DB 134, and the corrected work record DB 136, the same well, that is, the well ID “ It is confirmed whether there is a well record “00001” (501).
  • the inference unit 123 determines that the excavation direction 232 is related to the above-mentioned well “00001” in the corresponding record in the well excavation trajectory DB 134.
  • the record immediately after the record that is “vertical” identifies the record in which the excavation direction 232 is “horizontal”, and the values of the latitude 235, longitude 236, and drilling vertical direction depth 234 of the record are determined. It is acquired as one end point coordinate of the horizontal portion in the well “00001” (503).
  • the inference unit 123 identifies the last record in which the excavation direction 232 is “horizontal” among the records of the well “00001” in the well excavation trajectory DB 134, and the latitude 235, longitude 236, Each value of the drilling vertical direction depth 234 is acquired as the other end point coordinate of the horizontal portion in the well “00001” (504). Further, the inference unit 123 calculates the distance between the end point coordinates acquired in the above-described steps 503 and 504 as the distance of the horizontal portion in the well “00001” (505).
  • the inference unit 123 acquires the value of the number of crushing times 224 from the record related to the well “00001” that has been identified from the fracturing DB 131 in step 501, and uses the obtained crushing number value to determine the horizontal portion described above.
  • the latitude, longitude, and depth of each division position are inferred as the positions of hydraulic fracturing points (506).
  • the inference unit 123 generates a record having the same data structure as that in the fracturing DB 131 with respect to the latitude, longitude, and depth of each hydraulic crushing place inferred above, and uses this as a corrected record to correct the corrected work record It records in DB136 (507).
  • the distance of the well “00001” is calculated as “521 m” based on the values of latitude 235, longitude 236, and drilling vertical direction depth 234 indicated by records 1342 and 1343 in the well excavation trajectory DB 134 of FIG. To do. Further, as indicated by the record 1321 of the work report DB 132 in FIG. 3, it is assumed that the value of the number of times of crushing 224 in the well “00001” is “3 times”.
  • the inference unit 123 converts the one end point coordinate “latitude ⁇ 103.54, longitude 47.56, depth 10756” to the other end point coordinate “latitude ⁇ 103.54, longitude 47.58, depth 10756”.
  • the distance “521m” of the horizontal portion leading to “3” is divided into three, and the coordinates of the divided positions between the end point coordinates are “longitude 47.56, latitude ⁇ 103.54, depth 10756”, “longitude 47.58, latitude ⁇ 103.54, depth 10756 ",” longitude 47.57, latitude-103.54, depth 10756 ", etc., and the latitude, longitude, and depth of the hydraulic fracturing site are calculated.
  • an existing technique may be adopted as appropriate.
  • the inference unit 123 sets each of the records of the well “00001” in the corrected work record DB 136 (the work report DB 132 when the correction is unnecessary) as “work pressure crushing” and “crude oil production”.
  • the value of the work execution date 302 is extracted from the record, the period between the work execution dates is equally distributed by the value of the number of times of crushing 224 (example: 3), and the work of the hydraulic crushing work related to each of the above-mentioned hydraulic crushing points
  • the execution date 302 is inferred (508).
  • the inference unit 123 applies the corrected record that has been added to the corrected work record DB 136 in Step 507 described above, that is, the record that defines the latitude and longitude of each hydraulic crushing location in Step 508 described above.
  • the work execution date 302 of the inferred corresponding hydraulic fracturing point is added and updated (509).
  • the inference unit 123 extracts the amount of the chemical substance injected into the well “00001” described above, that is, the value of the injected substance amount 218 from the corresponding record in the fracturing DB 131 or the corrected work record DB 136, and this injected substance
  • the quantity value is evenly distributed with the value of the number of crushing times 224 described above, and the amount of injected substance is inferred for each hydraulic crushing run (510).
  • the inference unit 123 divides the injection substance amount value “466638” into three, and infers the injection substance amount for each hydraulic crushing as “155546”.
  • the inference unit 123 defines the corrected record that has been added to the corrected work record DB 136 in step 507 and updated in step 509, that is, the latitude, longitude, and work execution date of each hydraulic crushing location.
  • the record is updated by adding the value of the injected substance amount 308 at the relevant hydraulic fracturing site inferred in step 510 described above (511).
  • the substance name 307 has the substance classification 216 to the chemical substance ID 217, and the substance concentration has the same value as the injection substance concentration 219. It shall be copied and used.
  • the inference unit 123 instructs the display processing unit 124 to perform correction up to the above-described processing, the corrected record stored in the corrected work record DB 136, the fracturing DB 131, and the work report DB 132 are held without correction.
  • Each record is read, and each data related to the drilling direction, total drilling distance, vertical drilling depth, latitude, longitude, hydraulic fracturing location, injected chemicals, etc. of each well is extracted from each read record For example, on the oil field based on the map of the shale oil development target area, screen data is created in which each information about the distribution of each well and its drilling trajectory, hydraulic fracturing location, injected chemicals, etc. is arranged. This is output to the client terminal 150 or the I / O 105 (512), and the process is terminated.
  • FIG. 10 shows an example of a screen generated by the display processing unit 124 by the output process.
  • the screen 1000 includes a screen 610 for displaying wells and well trajectories for the oil field map, a slide bar and a drop for designating the time when the chemical is used, the amount of water injected, and the name of the injected chemical.
  • a screen 620 having an interface such as a down menu and a check box, and a bird's eye view 1030 expressing information such as a well, a well trajectory, and an injection material in an area selected by the user together with the terrain of the oil field.
  • the screen 610 is a screen for displaying an outline of a well, a well trajectory, and a substance injected into the ground with respect to the oil field map.
  • the well and the well trajectory shown as the object 611 on the screen 610 are displayed on the trajectory coordinates (latitude 235, longitude 236, depth 234 as each end point coordinate in the well by the display processing unit 124 referring to the well excavation trajectory DB 134. ) Is extracted, and based on this, drawing data is generated and displayed with a solid line.
  • the injected water amount 306, the chemical substance name 307, and the chemical substance amount 308 are shown as an object 612.
  • the user operating the client terminal 150 uses the interface 621 on the screen 620 to specify the timing conditions of the work implementation date such as the drilling age of the well in the oil field, and the range of the injected water volume using the interfaces 622 and 623
  • the condition selection related to the well to be displayed such as designation and designation regarding the name of the injected chemical substance using the interface 624 is performed.
  • These interfaces 621 to 624 correspond to a filtering function based on each data of the work execution date 302, the amount of injected water 306, the substance name 307, and the substance amount 308 for each record in the corrected work record DB 136, for example.
  • the interface 621 is a time axis slider bar.
  • the display processing unit 124 identifies the record of the work execution date 302 corresponding to the time in the range specified by the slider bar, and the injection that the record has Drawing data is generated based on each value such as the amount of water 306, the substance name 307, and the amount of substance 308, and displayed on the screen 610.
  • the interface 622 is a drop-down menu
  • the lower limit value of the injected water amount is received from the user for the well to be displayed on the screen 610
  • the interface 623 is the injected water amount for the well to be displayed on the screen 610.
  • the upper limit value is accepted from the user.
  • the display processing unit 124 identifies a record in which the value of the injected water amount 306 corresponds to the conditions received from the user through the interfaces 622 and 623, generates drawing data only for information included in the record, and displays it on the screen 610.
  • the interface 624 is a check box for specifying the name of the chemical substance injected into the ground at the time of hydraulic fracturing and limiting the well.
  • the display processing unit 124 specifies a record including the chemical substance designated by the user in the interface 624 in the chemical substance name 308, generates drawing data regarding only the information of the record, and displays it on the screen 610.
  • the screen 620 may include a drop-down menu for setting the upper and lower limits of the amount and concentration of chemical substances as well as a form in which the types of chemical substances are limited by check boxes as in the interface 624.
  • the display processing unit 124 identifies the wells that have the values of the water amount 306, the substance name 307, and the substance amount 308 in the record, for example, corresponding to the conditions specified by the user in the above-described interfaces 621 to 624, and the water amount Drawing data on the screen 610 is generated by selectively changing visual effects such as color shades and object sizes according to the values of 306, substance name 307, and substance amount 308.
  • an object 613 on the screen 610 represents a river existing in the oil field.
  • the display processing unit 124 generates and displays drawing data using existing terrain data and the like for objects corresponding to terrain and the like other than wells and well trajectories.
  • the screen 630 cuts out a part of the oil field of the screen 610, and the three-dimensional position including the vertical depth 234, the latitude 235, and the longitude 236 of the underground well trajectory, the injected water amount 306 and It is the screen which displayed the information of the chemical substance name 307 and the chemical substance quantity 309 as a bird's-eye view.
  • the object 631 is a drawing in which an appropriate figure 6312 such as a circle for each hydraulic fracturing point is arranged and drawn with respect to the trajectory 6311 based on the latitude and longitude 304 and the depth 305 that are the hydraulic fracturing points inferred by the inference unit 123. It is.
  • This figure 6312 is drawn by associating the injected water amount 306, the substance name 307, and the substance amount 308 inferred by the inference unit 123 with colors, their shades, or the figure area.
  • the display processing unit 124 also displays the hydraulic crushing operation date 302, the substance name 307, and the substance concentration 309 in the vicinity of the above-described graphic 6312.
  • the object 632 on the screen 630 is a work report on the corresponding well in the document storage DB 133 that is the basis of the work execution date 302 inferred by the inference unit 123, the amount of water 306 injected into the ground, the amount of substance 308, and the like. The link regarding etc. is displayed.
  • the display processing unit 124 When the user operating the client terminal 150 performs an operation on the UI tool such as mouse over the well object 631 displayed on the above-described screen 630, the display processing unit 124 displays the work report for the corresponding well. Or the like object 632 is displayed. When the user clicks on this object 632, the display processing unit 124 reads the data of the corresponding document from the document storage DB 133 and returns it to the client terminal 150. The user can view this.
  • the inconsistent data is corrected based on the process order restriction defined in the business process restriction condition DB 135, and a plurality of data stored in each database such as the fracturing DB 131, the work report DB 132, and the well excavation trajectory DB 134 are stored. Analysis combining information is possible. Furthermore, interpolation of the deficient data is realized by inferring the three-dimensional position (perforated vertical depth 234, latitude 235, longitude 236), work execution date 302, water volume 306, and substance name 307 of the injected chemical substance based on business knowledge, Information on shale oil development can be drawn with appropriate accuracy and good visibility.
  • the arithmetic device collates a series of execution times of each process indicated by the plurality of types of information with constraints on a process order of the resource development, and a series indicated by the information. Identify the process that violates the restriction and the execution time of the specified process, and correct the execution time of the specified process to be consistent with the execution time of the process before and after the process and meet the restriction It is also possible to further execute the processing.
  • the execution time is corrected so as to satisfy the above-mentioned restrictions, and as a result, the data consistency regarding the same event is secured among the information of each stakeholder, and the information is straddled. Analysis becomes possible.
  • the arithmetic device collates the plurality of types of information, identifies a difference in data granularity or presence / absence of setting regarding the same event, and identifies the difference. Further, based on data having a smaller granularity or data setting, inference processing for further interpolating other data that is insufficient with respect to the predetermined range of the same event with a predetermined algorithm may be executed.
  • the arithmetic device collates the plurality of types of information during the inference process, and data granularity or setting regarding the execution area and execution content of the same process between the information.
  • the difference between the presence and absence is specified, and based on the content of the execution content in which the difference is specified, the execution count value of the predetermined work is included, but the execution count value is not included as the execution content, but the value of the execution area is
  • the process between calculating the position of each divided area obtained by dividing the execution area by the number of execution times and the period between the execution time of the process and the next process in the execution area It is also possible to execute processing for calculating the execution time of each divided area divided by the number of times.
  • the arithmetic unit as the execution content, is based on the execution content data including the execution frequency value of the predetermined work among the execution content data in which the difference is specified in the inference process.
  • the arithmetic unit is based on the execution content data including the execution frequency value of the predetermined work among the execution content data in which the difference is specified in the inference process.
  • a value obtained by dividing the amount of use of the predetermined substance by the number of times of execution of the predetermined substance may be further executed.
  • the usage amount of the substance the usage amount in each of the above-mentioned divided areas and the execution thereof are estimated, and it becomes possible to make the data granularity uniform among the information. As a result, the data consistency regarding the same event between information is further ensured, and a highly accurate analysis across each information is attained.
  • the arithmetic device extracts data included in each of the plurality of types of information regarding at least an event in which inconsistency correction has been made with respect to the data, and the extracted data is Then, a predetermined process by a predetermined algorithm may be performed, and a process of outputting the result of the predetermined process to the display device may be further executed.
  • the arithmetic device extracts data included in each of the plurality of types of information regarding at least an event that has been inferred with respect to the data, and performs predetermined processing on the extracted data.
  • a predetermined process by an algorithm may be performed, and a process of outputting the result of the predetermined process to the display device may be further executed.
  • the information processing system collates the plurality of types of information when the inconsistency is corrected, and identifies inconsistencies in the execution timing of the same process among the information.
  • the process and the execution time of the process before and after the process are identified as conforming to the restriction, and the inconsistency is specified as the execution time of the process in the specified information. It may be set as the implementation time of the process in other information.
  • the information processing system collates a series of execution times of each process indicated by the plurality of types of information with restrictions on the process order of the resource development, and each information indicates Identify a process that violates the constraint and its implementation time in a series of implementation times, and align the implementation time of the identified process with the implementation time of the process before and after the process and meet the constraint.
  • the correction process may be further executed.
  • the information processing system collates the plurality of types of information to identify a difference in data granularity or presence / absence of setting regarding the same event between the information, and the difference is identified.
  • An inference process for interpolating other data that is insufficient with respect to the predetermined range of the same event with a predetermined algorithm may be further executed based on data having a smaller granularity or data setting.
  • the information processing system collates the plurality of types of information during the inference process, and the data granularity or the execution content of the same process between the information
  • a difference in the presence / absence of setting is specified, and based on the data of the execution contents in which the difference is specified, the execution frequency value of the predetermined work is included, but the execution frequency value is not included as the execution contents, but the value of the execution area
  • the process between calculating the position of each divided area obtained by dividing the execution area by the number of execution times, and the period between the execution time of the process and the next process in the execution area A process of calculating the execution time of each divided area divided by the number of execution times may be executed.
  • the information processing system is configured to execute the inference process based on the execution content data including the execution frequency value of the predetermined work among the data of the execution contents in which the difference is specified.
  • the value obtained by dividing the use amount of the predetermined substance by the execution number value is the predetermined substance at the execution time of each divided region. It is also possible to further execute a process for calculating the usage amount.
  • the information processing system extracts data included in each of the plurality of types of information regarding at least an event in which inconsistency correction has been performed on the data, and the extracted data is included in the extracted data.
  • a predetermined process using a predetermined algorithm may be performed, and a process of outputting the result of the predetermined process to the display device may be further executed.
  • the information processing system extracts data included in each of the plurality of types of information regarding at least an event that has been inferred with respect to the data, and applies to the extracted data
  • a predetermined process by a predetermined algorithm may be performed, and a process of outputting the result of the predetermined process to the display device may be further executed.

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Abstract

資源開発に関する情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析を可能にする。　データ補正システム１００において、所定の資源開発に関する複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、資源開発の工程順序の制約１３５に基づく所定アルゴリズムにより、不整合を補正する補正処理を実行する演算装置１０４を含む構成とする。

Description

データ補正システムおよびデータ補正方法
　本発明は、データ補正システムおよびデータ補正方法に関する。
　原油、天然ガス、各種鉱物等の採掘、生産を行う資源開発に際しては、対象資源の生産量や生産現場での異常有無の観測、或いは開発事業に関する経済性評価など、様々な事象に関して情報の収集と分析を行うことが一般的である。
　また、こうした情報の収集、分析は、資源開発に関与する様々なステークホルダーがそれぞれの目的を持って実行する。資源開発におけるステークホルダーとは、例えば、坑井を保有するオペレータ、坑井の掘削や施工を行うサービス会社、開発地域での環境保護を目的にデータ収集を行う行政機関などである。
　上述のように情報の収集、分析の目的がステークホルダーごとに異なる場合、取り扱うデータの精度や粒度も異なる傾向にある。例えば行政機関で管理する公的文書は、紙媒体に手書きで記入された文章等で構成されるケースが多い。一方、オペレータが管理する各坑井の生産量データは、観測用センサ等から高頻度で得た測定値で構成されるケースが多い。こうした様々なデータを分析等に用いる場合、フォーマットは異っても同じ事象や時間に関係する各データを特定する処理が必要となる。
　そうした処理に関連する従来技術として、以下の技術が提案されている。すなわち、石油掘削に関連する文書などの非構造データに対し、当該非構造データが対象とする事象の発生位置と時間の各情報をタグとして付与しておき、以降、特定の位置と時間に関係する非構造データをタグに基づく検索で特定し、掘削作業者に提供する技術（特許文献１参照）などが提案されている。
ＵＳ２００９０６３２３０
　しかしながら各情報におけるデータの精度、粒度は様々であるため、そうしたデータを位置と時間で対応付けするとしても、同一事象に関するデータの整合性が情報間でとれないケースも多々ある。例えば、行政機関が取り扱う情報において、特定の化学物質を使用した工程に関するデータは詳細かつ正確である一方、オペレーターの取り扱う情報においては、そうした工程に関するデータは含まれないか簡略化されているケースもある。他方、坑井掘削や生産量のデータについて、オペレーターでは詳細かつ正確なものを取り扱うが、行政機関では簡略化されたものしか取り扱わないケースもある。従って、各情報を跨がったデータ分析を行うとしても、その分析精度は限定的なものとなり、様々に収集されたデータを有効活用することも出来ない。
　そこで本発明の目的は、資源開発に関する情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析を可能にする技術を提供することにある。
　上記課題を解決する本発明のデータ補正システムは、所定の資源開発に関する複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、前記資源開発の工程順序の制約に基づく所定アルゴリズムにより、不整合を補正する処理を実行する演算装置を備えることを特徴とする。
　また、本発明のデータ補正方法は、情報処理システムが、所定の資源開発に関する複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、前記資源開発の工程順序の制約に基づく所定アルゴリズムにより、不整合を補正する処理を実行する、ことを特徴とする。
　本発明によれば、情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析が可能となる。
本実施形態におけるデータ補正システムの構成例を示す図である。 本実施形態におけるフラクチャリングＤＢのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における作業報告ＤＢのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における坑井掘削軌道ＤＢのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における文書格納ＤＢのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における業務プロセス制約条件ＤＢのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における補正済み作業記録ＤＢのデータ構造を示す図である。 本実施形態におけるデータ補正方法の処理手順例１を示すフロー図である。 本実施形態におけるデータ補正方法の処理手順例２を示すフロー図である。 本実施形態における画面例を示す図である。
－－－システム構成－－－
　以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態のデータ補正システム１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示すデータ補正システム１００は、資源開発に関する情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析を可能にするコンピュータシステムである。
　本実施形態のデータ補正システム１００が処理対象とする資源開発の情報としては、シェールオイル開発に伴い各ステークホルダーが保持する情報を想定する。シェールオイルの開発に際しては、地中の頁岩(シェール）層に達する立坑から水平方向に坑井を掘削し、そこから高い水圧をかけて岩盤層に亀裂を発生させ（フラクチャリング：水圧破砕法）、当該亀裂に化学薬品等を注入してシェールオイルを採取するといった一連の各工程が実施される。
　従って本実施形態のデータ補正システム１００は、上述の各ステークホルダーが保持する各情報ついて、各工程の内容や作業日付といったデータに関する不整合を補正し、当該補正したデータおよびその他のデータ（補正不要であったもの）に基づいて、粒度の細かい詳細な情報を推論する。また、データ補正システム１００は、こうした補正および推論を経たデータを含む各情報を適宜に処理し、例えば、オイルフィールド（坑井を掘削する領域）の３次元位置に対して、注入した化学物質の名称、使用量、および注入日時等を対応付けた情報を適宜な表示装置に表示する。
　こうしたデータ補正システム１００のハードウェア構成は以下の通りである。データ補正システム１００は、ハードディスクドライブなどの不揮発性記憶素子で構成された記憶装置１０１、ＲＡＭなどの揮発性記憶素子で構成されたメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し、システム自体の統括制御を行うと共に各種判定、演算および制御処理を行うＣＰＵ１０４（演算装置）、キーボードやディスプレイ等の入出力処理を担うＩ／Ｏ１０５、および、ネットワーク１０と接続してクライアント端末１５０など他装置との通信処理を担う通信装置１０６の各ハードウェア要素を備える。
　なお、上述のＣＰＵ１０４は、記憶装置１０１で保持するプログラム１０２を実行することにより、変換部１２１、補正部１２２、推論部１２３、および表示処理部１２４の各機能を実装する。また、記憶装置１０１には、上述のプログラム１０２の他に、フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、文書格納ＤＢ１３３、坑井掘削軌道ＤＢ１３４、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５、および補正済み作業記録ＤＢ１３６が格納されている。
　一方、上述のデータ補正システム１００とネットワーク１０を介して接続されるクライアント端末１５０は、行政機関等の環境監視者やシェールオイル掘削業者が使用するＰＣである。このクライアント端末１５０は、キーボードやマウスなどの入力インタフェースを用いて、行政機関等の環境監視者やシェールオイル掘削業者による入力動作を受け付けて、ここで得られた処理対象の情報をデータ補正システム１００に送信する。またクライアント端末１５０は、データ補正システム１００から送信されてくる、上述の情報に基づく分析結果を受信し、これをディスプレイ等の表示装置に表示する。
　なお、本実施形態では、上述のクライアント端末１５０によって情報の入出力を行うことを想定しているが、データ補正システム１００のＩ／Ｏ１０５を介して情報の入出力を担うとしてもよい。
－－－機能構成－－－
　続いて、本実施形態のデータ補正システム１００が備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、例えばデータ補正システム１００のＣＰＵ１０４がプログラム１０２を実行することで実装される機能と言える。なお、ここでの説明におけるデータベースの詳細については後述する。
　本実施形態のデータ補正システム１００は、シェールオイル開発に関して各ステークホルダーから得ている複数種類の情報を照合して、当該情報間で、同一坑井に関する同一工程といった同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、シェールオイル開発の工程順序の制約を定めた業務プロセス制約条件ＤＢ１３５に基づき、当該不整合を補正する、補正機能を備えている。この補正機能は上述の補正部１２２が備えるものとなる。
　また、データ補正システム１００は、補正部１２２において、上述の複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施時期の不整合を特定した場合、当該各情報のうち、当該工程およびその前後の工程の実施時期が、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５における制約の規定に適合しているものを特定し、当該特定した情報における当該工程の実施時期を、不整合が特定された他の情報における当該工程の実施時期とする機能を備えている。
　また、データ補正システム１００は、補正部１２２において、上述の複数種類の情報が示す各工程の一連の実施時期を、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５における制約の規定に照合し、各情報が示す一連の実施時期のうち制約に違反している工程およびその実施時期を特定し、当該特定した工程の実施時期を、当該工程の前後の工程の実施時期と整合し制約に適合する時期に補正する機能を備えている。
　また、データ補正システム１００は、上述の複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定されたデータのうち粒度がより小さいものまたはデータ設定の有るものに基づき、当該同一事象の所定範囲に関して不足する他データを所定アルゴリズムで補間する機能を備えている。この機能は上述の推論部１２３が備えるものとなる。
　また、データ補正システム１００は、推論部１２３において、上述の相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、当該実施内容として実施回数値を含まないが実施領域の値は含むデータに関して、当該実施領域を上述の実施回数値の数で分割した各分割領域の位置を算定する機能と、当該実施領域における当該工程およびその次工程の各実施時期の間の期間を、上述の実施回数値の数で分割した各分割領域の実施時期を算定する機能を備える。
　また、データ補正システム１００は、推論部１２３において、上述の相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、当該実施内容として実施回数値を含まないが当該工程における所定物質の使用量は含むデータに関して、当該所定物質の使用量を上述の実施回数値で除算した値を、各分割領域の実施時期における所定物質の使用量として算定する機能を更に備えている。
　また、データ補正システム１００は、少なくとも、上述の不整合の補正処理ないし推論処理がなされた事象に関して、複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を、クライアント端末１５０またはＩ／Ｏ１０５といった表示装置に出力する機能を備えている。この機能は表示処理部１２４が備えるものとなる。
－－－データ構造－－－
　続いて、本実施形態のデータ補正システム１００が用いるデータベース類について説明する。図２に、本実施形態におけるフラクチャリングＤＢ１３１のデータ構造例を示す。本実施形態におけるフラクチャリングＤＢ１３１は、シェールオイル開発に伴うフラクチャリング工程にて、地中のシェール層に対して岩盤破砕の目的で圧入された水量やそこに注入された化学物質の詳細情報を保持するデータベースである。フラクチャリングＤＢ１３１は、シェールオイル開発における坑井を保有するオペレータ、或いは坑井の掘削や施工を行うサービス会社が、クライアント端末１５０から入力した情報を格納するデータベースとなる。
　ここで例示するフラクチャリングＤＢ１３１において、そのレコード構造は、所定地域のオイルフィールドに掘削された各坑井を一意に特定する坑井ＩＤ２１１をキーとして、フラクチャリング工程の作業実施日２１２、作業を担当したオペレータ名２１３、注入した水の総量２１４、作業目的２１５、注入した化学物質の分類２１６、ＩＤ２１７、物質量２１８、および濃度２１９といった値を対応付けた構成となっている。
　図３は、本実施形態における作業報告ＤＢ１３２のデータ構造例を示す図である。本実施形態における作業報告ＤＢ１３２は、例えば坑井掘削に関して、例えば上述のオペレータないしサービス会社が州政府に対する許可を得るための申請書や作業報告書の電子データを格納するデータベースである。本実施形態では、作業報告ＤＢ１３２においてフラクチャリングの実施に関するデータが格納されているものとする。
　なお、こうした申請書や作業報告書は、一般的には紙に記入された書面である。そのため、データ補正システム１００の変換部１２１は、クライアント端末１５０から送信されてきた、申請書や作業報告書のスキャンデータに対して、適宜な文字認識処理を実行して構造データとしたものを当該作業報告ＤＢ１３２に格納しているものとする。文字認識処理技術としては、例えば、ＯＣＲ（optical character recognition）ソフトウェアを採用すればよい。
　ここで例示する作業報告ＤＢ１３２において、そのレコード構造は、所定地域のオイルフィールドに掘削された各坑井を一意に特定する坑井ＩＤ２２１（フラクチャリングＤＢ１３１のものと共通）をキーとして、シェールオイル開発に伴う各工程の作業実施日２２２、作業名２２３、該当坑井に対して行った破砕作業の回数２２４、といった値を対応付けた構成となっている。
　図４は本実施形態における文書格納ＤＢ１３３のデータ構造例を示す図である。本実施形態における文書格納ＤＢ１３３は、シェールオイル開発に伴う坑井掘削に関して州政府が管理する、上述の報告書や申請書などの文書やＮＰＯが環境保護などの目的で集積した注入化学物質の詳細を記録した文書の電子データが格納されたデータベースである。
　ここで例示する文書格納ＤＢ１３３において、そのレコード構造は、格納文書を一意に特定する文書ＩＤ２２５をキーとして、その文書種類、登録者、該当文書が記載対象としている坑井のＩＤ２２８、そこに注入した化学物質の分類２２９、および注入物質量などといった値を対応付けた構成となっている。
　図５は、本実施形態における坑井掘削軌道ＤＢ１３４のデータ構造例を示す図である。本実施形態における坑井掘削軌道ＤＢ１３４は、オイルフィールドにて掘削された坑井の軌跡座標の情報を保持するデータベースである。この坑井掘削軌道ＤＢ１３４は、シェールオイル開発における坑井を保有するオペレータ、或いは坑井の掘削や施工を行うサービス会社が、クライアント端末１５０から入力した情報を格納するデータベースとなる。
　ここで例示する坑井掘削軌道ＤＢ１３４において、そのレコード構造は、所定地域のオイルフィールドに掘削された各坑井を一意に特定する坑井ＩＤ２３１（フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、および文書格納ＤＢ１３３のものとそれぞれ共通）をキーとして、該当坑井の掘削方向２３２、穿孔総距離２３３、穿孔鉛直方向深さ２３４、緯度２３５、および経度２３６などといった値を対応付けた構成となっている。なお、こうしたレコードは、サービス会社等による坑井掘削作業の実行順に、一定時刻、または一定距離ごとに記録され、作業順とレコードの順番は一致するものとする。
　図６は、本実施形態における業務プロセス制約条件ＤＢ１３５のデータ構造例を示す図である。本実施形態における業務プロセス制約条件ＤＢ１３５は、シェールオイル開発における各工程の順序や前後関係、繰り返しなどといった業務プロセスに関する制約条件を規定するデータベースである。図６の例では、シェールオイル開発に関するフラクチャリング工程の制約条件を格納している例を示しているが、勿論、その他の資源開発に関する工程の制約条件についても格納しているとしてもよい。
　ここで例示する業務プロセス制約条件ＤＢ１３５において、シェールオイル開発に関する各工程の順序制約を規定する情報は、穿孔掘削２４１、ケーシング２４２、プラグ設置２４３、穿孔爆破２４４、水圧破砕２４５（フラクチャリング工程）、原油生産２４６といった、シェールオイル開発における一連の工程順序の制約と、工程のうち水圧破砕２４５からプラグ設置２４３の間を繰り返す制約、などといった工程間の連なりとその順序を対応付けた構成となっている。こうした業務プロセス制約条件ＤＢ１３５は、シェールオイル開発における坑井を保有するオペレータ、或いは坑井の掘削や施工を行うサービス会社が、クライアント端末１５０から入力した制約条件の情報を格納するデータベースとなる。
　図７は、本実施形態における補正済み作業記録ＤＢ１３６のデータ構造を示す図である。本実施形態における補正済み作業記録ＤＢ１３６は、補正部１２２による補正や推論部１２３による推論がなされた各データを格納するデータベースである。
　本実施形態における補正済み作業記録ＤＢ１３６において、そのレコード構造は、所定地域のオイルフィールドに掘削された各坑井を一意に特定する坑井ＩＤ３０１（フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、および文書格納ＤＢ１３３のものとそれぞれ共通）をキーとして、当該坑井に対する作業実施日３０２、その作業名３０３、緯度経度３０４、穿孔の垂直方向の深さ３０５、破砕作業時に注入した水量３０６、注入した化学物質名３０７、注入した化学物質の量３０８、および注入した化学物質の濃度３０９、などといった値を対応付けた構成となっている。
－－－フロー例１－－－
　以下、本実施形態におけるデータ補正方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するデータ補正方法に対応する各種動作は、データ補正システム１００のＣＰＵ１０４がメモリ１０３に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そして、これらのプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
　図８は、本実施形態におけるデータ補正方法の処理手順例１を示すフロー図である。具体的には、データ補正システム１００の補正部１２２による処理フローとなる。この場合、まず補正部１２２は、文書格納ＤＢ１３３に格納された各坑井に関連する文書に関して、当該文書のレコードが示す坑井ＩＤをキーに、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２を検索し、対応する坑井に関するレコードを特定する（４０１）。
　上述の特定の結果、レコードが特定できなかった坑井が存在した場合（４０２：Ｎｏ）、補正部１２２は、レコードすなわち構造データが存在しなかった坑井に関して、文書格納ＤＢ１３３から文書ファイル（文字認識が未済の非構造データ）を読み出し、これを変換部１２１に指示して構造データに変換させる（４０３）。この場合の変換部１２１は、光学文字認識技術など既存の技術を用いて当該変換を実行するものとする。構造データを変換部１２１から得た補正部１２２は、これをフラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２に格納する。ここまでの処理により、文書格納ＤＢ１３３に格納された各文書、すなわち各坑井に関して、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２において、対応するレコード（構造データ）が登録された状態となった。
　続いて、補正部１２２は、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２において、各坑井ＩＤをキーにレコード検索を実行し、坑井ごとにレコード群を特定する（４０４）。また補正部は、ここで特定したレコード群を構成する各レコード間で、工程の実施時期すなわち、作業実施日２１２、２２２の値を照合し、その相違を検出する（４０５）。
　上述の検出の結果、同一作業、例えばフラクチャリング工程の作業実施日２１２、２２２に相違があった場合（４０６：Ｙｅｓ）、補正部１２２は、上述のレコード群の各レコードを、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５が規定する工程順序の制約に照合し、各レコードのうち、フラクチャリング工程およびその前後の工程の作業実施日が、上述の制約に適合しているものを特定し、当該特定した一方のレコードにおける作業実施日で、他方のレコードにおける作業実施日を更新する（４０７）。
　また、補正部１２２は、上述の作業実施日の更新すなわち補正を経たレコードを、補正済みレコードとして補正済み作業記録ＤＢ１３６に記録する（４０８）。
　続いて補正部１２２は、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２において、同一坑井に関する各レコードが示す各工程の一連の作業実施日を、上述の工程順序の制約に照合し、各レコードが示す一連の作業実施日のうち上述の制約に違反している工程およびその実施時期を特定する（４０９）。すなわち、制約条件違反を検出する。
　上述の検出の結果、作業実施日について制約条件違反を検出した場合（４１０：Ｙｅｓ）、補正部１２２は、当該特定した工程の作業実施日を、当該工程の前後の工程の作業実施日と整合し尚かつ上述の制約に適合する時期に補正する（４１１）。この時、補正部１２２は、当該作業実施日に関して補正を行ったレコードを、補正済みレコードとして補正済み作業記録ＤＢ１３６に補正済みレコードを記録する（４１２）。
　上述のステップ４１１の処理において、例えば、フラクチャリングＤＢ１３１における坑井ＩＤ「００００１」のレコード、すなわちフラクチャリング工程に関して、作業実施日２１２「２０１２／１０／３１」の値が含まれていたとする。また、この坑井ＩＤ「００００１」に関して、作業報告ＤＢ１３２にて、作業実施日２２２が「２０１２／９／１５」で作業名２２３が「水圧破砕」（すなわちフラクチャリング工程）のレコードと、作業実施日２２２が「２０１２／９／３０」で作業名２２３が「原油生産」のレコードが存在したとする。
　この場合、補正部１２２は、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５が規定する工程順序の制約を参照し、「原油生産」工程よりも後に「水圧破砕」工程を実行する状況は生じ得ないため、上述の各レコードのうち「水圧破砕」工程すなわちフラクチャリング工程のレコードが示す作業実施日は、作業報告ＤＢ１３２の「水圧破砕」工程のレコードに登録されている「２０１２／９／１５」が正しいと判定し、この作業実施日でフラクチャリングＤＢ１３１の該当レコードにおける作業実施日２１２の値を更新する。
　次に、補正部１２２は、上述までの処理で、補正済み作業記録ＤＢ１３６に格納されている補正済みレコードと、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２が保持する、補正不要であったレコードとを、それぞれ読み出し、例えば、作業実施日ごとの各工程とその内容に関して列挙した画面データを生成するなどといった処理を適用し、これをクライアント端末１５０ないしＩ／Ｏ１０５に出力し（４１３）、処理を終了する。
－－－フロー例２－－－
　続いて、データ補正システム１００の推論部１２３による処理に基づくフローについて説明する。図９は、本実施形態におけるデータ補正方法の処理手順例２を示すフロー図である。当該フローは、クライアント端末１５０によって計画されたバッチ処理、またはクライアント端末１５０でのユーザ入力による実行要求、或いは、データ補正システム１００にクライアント端末１５０から所定のアクセスがなされたこと、等をトリガーとして実行されるものとする。
　このフローにおいて、推論部１２３は、フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、坑井掘削軌道ＤＢ１３４、および、補正済み作業記録ＤＢ１３６、の各レコードのうち同一坑井に関するレコードの間で、例えば、破砕回数、坑井の水平部分における各端点の緯度、経度、および、化学物質の注入物質量に関して、そのデータの粒度または有無の相違を特定する（５００）。本実施形態のごとく、フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、坑井掘削軌道ＤＢ１３４、および、補正済み作業記録ＤＢ１３６、の各ＤＢ間で、上述のデータに関する粒度または有無は異なっている前提が明らかである場合、当該ステップ５００は不要としてもよい。
　続いて推論部１２３は、上述の特定によって、例えば、作業報告ＤＢ１３２における坑井ＩＤ「００００１」なる坑井のレコードのうち、作業名２２３が「水圧破砕」で、作業実施日２２２および破砕回数２２４に値が存在するレコードと、作業名２２３が「原油生産」であるレコードと、他方、フラクチャリングＤＢ１３１、坑井掘削軌道ＤＢ１３４、および、補正済み作業記録ＤＢ１３６において、同一坑井すなわち坑井ＩＤ「００００１」なる坑井のレコードと、が存在するか確認する（５０１）。
　上述の確認の結果、該当レコードの存在を確認できた場合（５０２：Ｙｅｓ）、推論部１２３は、上述の坑井「００００１」に関して、坑井掘削軌道ＤＢ１３４の該当レコードにて、掘削方向２３２が「垂直」となっているレコードの直後のレコードで、掘削方向２３２が「水平」であるレコードを特定し、当該レコードの緯度２３５、経度２３６、および穿孔鉛直方向深さ２３４の各値を、坑井「００００１」における水平部分の一方の端点座標として取得する（５０３）。
　また、推論部１２３は、坑井掘削軌道ＤＢ１３４における坑井「００００１」のレコードのうち、掘削方向２３２が「水平」となっている最後のレコードを特定し、当該レコードの緯度２３５、経度２３６、穿孔鉛直方向深さ２３４の各値を、坑井「００００１」における水平部分の他方の端点座標として取得する（５０４）。また、推論部１２３は、上述のステップ５０３、５０４で取得した端点座標間の距離を、当該坑井「００００１」における水平部分の距離として算定する（５０５）。
　続いて推論部１２３は、ステップ５０１でフラクチャリングＤＢ１３１から存在を特定している、坑井「００００１」に関するレコードから破砕回数２２４の値を取得し、当該取得した破砕回数値で、上述の水平部分の距離を均等分割し、それぞれの分割位置の緯度、経度、深さ、を水圧破砕箇所の位置として推論する（５０６）。
　この場合、推論部１２３は、上述で推論した各水圧破砕箇所の緯度、経度、深さに関して、フラクチャリングＤＢ１３１におけるもの同様のデータ構成のレコードを生成し、これを補正済みレコードとして補正済み作業記録ＤＢ１３６に記録する（５０７）。
　例えば、図５の坑井掘削軌道ＤＢ１３４におけるレコード１３４２、１３４３が示す緯度２３５、経度２３６、穿孔鉛直方向深さ２３４の各値に基づき、坑井「００００１」の距離を「５２１ｍ」と算定したとする。また、図３の作業報告ＤＢ１３２のレコード１３２１が示すように、坑井「００００１」における破砕回数２２４の値が「３回」であったとする。
　この場合、推論部１２３は、上述した一方の端点座標「緯度－１０３．５４、経度４７．５６、深さ１０７５６」から他方の端点座標「緯度－１０３．５４、経度４７．５８、深さ１０７５６」に至る水平部分の距離「５２１ｍ」を３分割し、端点座標間における分割位置の座標を、「経度４７．５６，緯度－１０３．５４、深さ１０７５６」、「経度４７．５８，緯度－１０３．５４、深さ１０７５６」、「経度４７．５７，緯度－１０３．５４、深さ１０７５６」、などと水圧破砕箇所の緯度、経度、深さとして算定することとなる。こうした座標計算の手法としては既存技術を適宜に採用すればよい。
　続いて推論部１２３は、補正済み作業記録ＤＢ１３６（補正が不要であった場合、作業報告ＤＢ１３２）における坑井「００００１」のレコードうち、作業名３０３が「水圧破砕」および「原油生産」の各レコードから作業実施日３０２の値を抽出し、各作業実施日の間の期間を、破砕回数２２４の値（例：３）で均等に配分し、上述の各水圧破砕箇所に関する水圧破砕作業の作業実施日３０２を推論する（５０８）。
　例えば、坑井ＩＤ「００００１」の「水圧破砕」および「原油生産」の各レコードから作業実施日３０２として、「２０１２／０９／１５」、「２０１２／０９／３０」をそれぞれ抽出したとする。また、坑井ＩＤ「００００１」のレコードから破砕回数２２４の値として「３回」を抽出したとする。この場合、推論部１２３は、「２０１２／０９／１５」から「２０１２／０９／２９」（“原油生産”直前の水圧破砕の作業終了日）の間の期間を、均等に３分割し、上述の各水圧破砕箇所に関する水圧破砕作業の作業実施日３０２を、「２０１２／０９／１５」、「２０１２／０９／２２」、「２０１２／０９／２９」と推論することとなる。
　また、推論部１２３は、上述のステップ５０７で補正済み作業記録ＤＢ１３６に追加している補正済みレコード、すなわち、各水圧破砕箇所の緯度、経度を規定したレコード、に対して、上述のステップ５０８で推論した該当水圧破砕箇所の作業実施日３０２を追記して更新する（５０９）。
  次に、推論部１２３は、上述の坑井「００００１」に注入した化学物質量、すなわち注入物質量２１８の値を、フラクチャリングＤＢ１３１または補正済み作業記録ＤＢ１３６における該当レコードから抽出し、この注入物質量の値を、上述の破砕回数２２４の値で均等配分し、水圧破砕の実施回ごとの注入物質量を推論する（５１０）。
　例えば、上述の坑井「００００１」に関する注入物質量２１８の値が「４６６６３８」で、破砕回数２２４の値が「３回」であったとする。この場合、推論部１２３は、注入物質量の値「４６６６３８」を３分割し、各水圧破砕の回ごとの注入物質量を「１５５５４６」と推論することになる。
　また、推論部１２３は、上述のステップ５０７で補正済み作業記録ＤＢ１３６に追加し、更にステップ５０９で更新している補正済みレコード、すなわち、各水圧破砕箇所の緯度、経度、作業実施日を規定したレコードに対して、上述のステップ５１０で推論した該当水圧破砕箇所での注入物質量３０８の値を追記して更新する（５１１）。ただし、物質名３０７と物質濃度３０９については均等に配分する必要がないため、物質名３０７には物質分類２１６ないし化学物質ＩＤ２１７の値を、物質濃度に関しては注入物質濃度２１９の値と同じ値を複製して利用するものとする。
　次に推論部１２３は、表示処理部１２４に指示し、上述までの処理で、補正済み作業記録ＤＢ１３６に格納されている補正済みレコードと、フラクチャリングＤＢ１３１および作業報告ＤＢ１３２が保持する、補正不要であったレコードとをそれぞれ読み出し、当該読み出した各レコードより、各坑井の掘削方向、穿孔総距離、穿孔鉛直方向深さ、緯度、経度、水圧破砕箇所、注入した化学物質等に関する各データを抽出し、例えば、シェールオイル開発対象地域のマップをベースとしたオイルフィールド上に、各坑井の分布とその掘削軌道、水圧破砕箇所、注入した化学物質等に関する各情報を配置した画面データを生成し、これをクライアント端末１５０ないしＩ／Ｏ１０５に出力し（５１２）、処理を終了する。
　当該出力処理によって　表示処理部１２４が生成する画面の一例を図１０に示す。該画面１０００は、オイルフィールドマップに対する坑井と坑井軌道を表示する画面６１０と、化学物質を使用した時期や、注入された水量、注入された化学物質名を指定するためのスライドバーやドロップダウンメニュー、チェックボックスなどのインターフェイスを持つ画面６２０、ユーザが選択したエリアの坑井や坑井軌道、注入物質などの情報をオイルフィールドの地形と共に表現する鳥瞰図１０３０によって構成される。
　このうち画面６１０は、オイルフィールドマップに対する坑井と坑井軌道、地中に注入した物質の概要を表示する画面である。当該画面６１０にてオブジェクト６１１として示す坑井と坑井軌道は、表示処理部１２４が坑井掘削軌道ＤＢ１３４を参照して軌道座標（坑井における各端点座標たる緯度２３５、経度２３６、深さ２３４）を抽出し、これに基づいて実線で描画データを生成し表示する。また、注入水量３０６、化学物質名３０７、化学物質量３０８は、オブジェクト６１２として示している。
　クライアント端末１５０を操作するユーザは、画面６２０におけるインターフェイス６２１を用いた、オイルフィールド内での坑井の掘削年代など作業実施日の時期的条件の指定、インターフェイス６２２、６２３を用いた注入水量の範囲指定、インターフェイス６２４を用いた、注入化学物質名に関する指定、といった表示対象の坑井に関する条件選択を行うことになる。こうしたインターフェイス６２１～６２４は、例えば補正済み作業記録ＤＢ１３６における各レコードに関して、作業実施日３０２、注入水量３０６、物質名３０７、および物質量３０８の各データに基づくフィルタリング機能に対応している。
　こうしたインターフェイスのうち、インターフェイス６２１は、時間軸のスライダーバーである。当該インターフェイス６２１において、再生ボタン６２１１が押下されることを受けた表示処理部１２４は、スライダーバーで指定されている範囲の時期に該当する作業実施日３０２のレコードを特定し、当該レコードが持つ注入水量３０６、物質名３０７、物質量３０８などの各値に基づいて描画データを生成し画面６１０で表示する。
　一方、インターフェイス６２２はドロップダウンメニューであり、画面６１０に表示させたい坑井に関して、その注入水量の下限値をユーザから受け付け、一方、インターフェイス６２３は画面６１０に表示させたい坑井に関して、その注入水量の上限値をユーザから受け付けるものとである。表示処理部１２４は、このインターフェイス６２２、６２３でユーザから受けた条件に注入水量３０６の値が該当するレコードを特定し、当該レコードが含む情報のみに関して描画データを生成し画面６１０で表示する。
　また、インターフェイス６２４はチェックボックスであり、水圧破砕に際して地中に注入した化学物質名に関して指定して坑井を限定するためのものである。表示処理部１２４は、このインターフェイス６２４でユーザから指定された化学物質を、化学物質名３０８に含むレコードを特定し、当該レコードの情報のみに関して描画データを生成し画面６１０で表示する。なお、化学物質に関して、インターフェイス６２４のごとくチェックボックスによって種類を限定する形態のみならず、化学物質量や濃度の上下限を設定するドロップダウンメニューが画面６２０に含まれるとしてもよい。
　こうして表示処理部１２４は、上述のインターフェイス６２１～６２４でユーザから指示された各条件に当てはまる、例えば水量３０６、物質名３０７、物質量３０８の各値をレコードに持つ坑井を特定し、その水量３０６、物質名３０７、物質量３０８の値の大小に応じた色の濃淡やオブジェクトの大きさなど、視覚的効果を選択的に変化させ、画面６１０での描画データを生成することとなる。
　なお、画面６１０におけるオブジェクト６１３は、オイルフィールドに存在する河川を表している。表示処理部１２４は、こうした坑井と坑井軌道以外の地形等に対応したオブジェクトに関して既存の地形データ等を用いて描画データを生成し表示する。
　一方、画面６３０は、画面６１０のオイルフィールドの一部を切り取り、地中の坑井軌道の鉛直方向深さ２３４、緯度２３５、経度２３６を含む３次元位置と、当該坑井に関する注入水量３０６や化学物質名３０７、化学物質量３０９の情報を鳥瞰図として表示した画面である。
　このうちオブジェクト６３１は、推論部１２３が推論した水圧破砕箇所である緯度経度３０４と深さ３０５に基づく軌道６３１１対して、水圧破砕箇所ごとの円などの適宜な図形６３１２を配置し、描画したものである。この図形６３１２は、推論部１２３が推論した注入水量３０６、物質名３０７、物質量３０８を、色やその濃淡、或いは図形面積などに対応付けて描画したものとなる。ユーザはこうしたオブジェクト６３１を視認することで、各坑井の軌道や水圧破砕箇所、その際に注入された化学物質の各情報等を直感的に把握できるようになる。また表示処理部１２４は、上述の図形６３１２の近傍に、水圧破砕の作業実施日３０２、物質名３０７、および物質濃度３０９も表示する。
　また、画面６３０におけるオブジェクト６３２は、推論部１２３が推論した作業実施日３０２、地中に注入した水量３０６、物質量３０８などの根拠となった、文書格納ＤＢ１３３における該当坑井についての作業報告書等に関するリンクを表示するものである。
　クライアント端末１５０を操作するユーザが、上述の画面６３０に表示された坑井のオブジェクト６３１に対してマウスオーバーといったＵＩツールに対する操作を行った場合、表示処理部１２４は、該当坑井に対する作業報告書等のオブジェクト６３２を表示する。ユーザがこのオブジェクト６３２をクリックした場合、表示処理部１２４は、文書格納ＤＢ１３３から該当文書のデータを読み出して、これをクライアント端末１５０に返す。ユーザはこれを閲覧することができる。
　本実施形態によれば、業務プロセス制約条件ＤＢ１３５で規定する工程順序の制約に基づき不整合データの補正を行い、フラクチャリングＤＢ１３１、作業報告ＤＢ１３２、坑井掘削軌道ＤＢ１３４といった各データベースで保持する複数の情報を組み合わせた分析が可能となる。さらに、業務知識に基づく注入化学物質の３次元位置（穿孔鉛直方向深さ２３４、緯度２３５、経度２３６）、作業実施日３０２、水量３０６、物質名３０７の推論によって不足データの補間を実現し、シェールオイル開発に関する情報を適宜な精度で視認性も良好に描画することが出来る。
　したがって情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析が可能となる。
　本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、前記不整合の補正に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施時期の不整合を特定した場合、当該各情報のうち、前記工程およびその前後の工程の実施時期が、前記制約に適合しているものを特定し、当該特定した情報における前記工程の実施時期を、前記不整合が特定された他の情報における前記工程の実施時期とするものである、としてもよい。
　これによれば、或る工程とその前後の工程が行われる順序の妥当性、すなわち上述の制約を満たすよう、各情報間（すなわち各ステークホルダーの情報間）における或る工程の実施時期のずれを解消し、統一することが出来る。ひいては、情報間で同一事象に関するデータ整合性を工程実施時期に関して確保し、各情報を跨がった分析が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、前記複数種類の情報が示す各工程の一連の実施時期を、前記資源開発の工程順序の制約に照合し、前記各情報が示す一連の実施時期のうち前記制約に違反している工程およびその実施時期を特定し、当該特定した工程の実施時期を、当該工程の前後の工程の実施時期と整合し前記制約に適合する時期に補正する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、各情報が示す各工程の流れについて、上述の制約を満たすよう実施時期を補正し、ひいては各ステークホルダーの情報間で同一事象に関するデータ整合性を確保し、各情報を跨がった分析が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定されたデータのうち粒度がより小さいものまたはデータ設定の有るものに基づき、前記同一事象の所定範囲に関して不足する他データを所定アルゴリズムで補間する推論処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、情報間で、例えば所定工程に関して一方はその施工開始、終了の各位置のみ示し、他方は当該工程に関して施工領域における数次に亘る施工内容を示すなど、そのデータ粒度や有無が異なる状況に対応し、粒度が低いデータに関する補間処理（例：施工開始から終了までの施工領域を施工回数で分割し、各分割領域の施工内容を推定する処理）がなされることとなり、情報間でデータの粒度を揃えることが可能となる。ひいては、情報間で同一事象に関するデータ整合性を更に確保し、各情報を跨がった精度良好な分析が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、前記推論処理に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施領域および実施内容に関してデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記実施領域の値は含むデータに関して、当該実施領域を前記実施回数値の数で分割した各分割領域の位置を算定する処理と、当該実施領域における当該工程およびその次工程の各実施時期の間の期間を、前記実施回数値の数で分割した各分割領域の実施時期を算定する処理を実行するものである、としてもよい。
　これによれば、情報間で、所定工程における所定作業の実施回数のみ示し、他方は当該工程に関して施工領域の値を示すなど、そのデータ粒度や有無が異なる状況に対応し、施工領域を所定作業の実施回数で分割した分割領域の位置とその実施時期を推定することとなり、情報間でデータの粒度を揃えることが可能となる。ひいては、情報間で同一事象に関するデータ整合性を更に確保し、各情報を跨がった精度良好な分析が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、前記推論処理に際し、前記相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記工程における所定物質の使用量は含むデータに関して、当該所定物質の使用量を前記実施回数値で除算した値を、前記各分割領域の実施時期における前記所定物質の使用量として算定する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、物質の使用量に関しても、上述の各分割領域での使用量とその実施を推定することとなり、情報間でデータの粒度を揃えることが可能となる。ひいては、情報間で同一事象に関するデータ整合性を更に確保し、各情報を跨がった精度良好な分析が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、少なくとも、前記データに関して不整合の補正がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、同一事象に関するデータ整合性を確保した各情報に基づき、適宜な分析とその結果表示が可能となる。
　また、本実施形態においてデータ補正システムにおいて、前記演算装置は、少なくとも、前記データに関して推論処理がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、同一事象に関するデータ整合性を更に確保した各情報に基づき、適宜な分析とその結果表示が可能となる。
　また、本実施形態のデータ補正方法において、前記情報処理システムが、前記不整合の補正に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施時期の不整合を特定した場合、当該各情報のうち、前記工程およびその前後の工程の実施時期が、前記制約に適合しているものを特定し、当該特定した情報における前記工程の実施時期を、前記不整合が特定された他の情報における前記工程の実施時期とするとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、前記複数種類の情報が示す各工程の一連の実施時期を、前記資源開発の工程順序の制約に照合し、前記各情報が示す一連の実施時期のうち前記制約に違反している工程およびその実施時期を特定し、当該特定した工程の実施時期を、当該工程の前後の工程の実施時期と整合し前記制約に適合する時期に補正する処理を更に実行するとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定されたデータのうち粒度がより小さいものまたはデータ設定の有るものに基づき、前記同一事象の所定範囲に関して不足する他データを所定アルゴリズムで補間する推論処理を更に実行するとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、前記推論処理に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施領域および実施内容に関してデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記実施領域の値は含むデータに関して、当該実施領域を前記実施回数値の数で分割した各分割領域の位置を算定する処理と、当該実施領域における当該工程およびその次工程の各実施時期の間の期間を、前記実施回数値の数で分割した各分割領域の実施時期を算定する処理を実行するとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、前記推論処理に際し、前記相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記工程における所定物質の使用量は含むデータに関して、当該所定物質の使用量を前記実施回数値で除算した値を、前記各分割領域の実施時期における前記所定物質の使用量として算定する処理を更に実行するとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、少なくとも、前記データに関して不整合の補正がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するとしてもよい。
　また、本実施形態におけるデータ補正方法において、前記情報処理システムが、少なくとも、前記データに関して推論処理がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するとしてもよい。
１０　ネットワーク
１００　データ補正システム
１０１　記憶装置
１０２　プログラム
１０３　メモリ
１０４　ＣＰＵ（演算装置）
１０５　Ｉ／Ｏ（入出力装置）
１０６　通信装置
１２１　変換部
１２２　補正部
１２３　不足データ推論機構
１２４　表示処理部
１３１　フラクチャリングＤＢ
１３２　作業報告ＤＢ
１３３　文書格納ＤＢ
１３４　坑井掘削軌道ＤＢ
１３５　業務プロセス制約条件ＤＢ
１３６　補正済み作業記録ＤＢ
１５０　クライアント端末

Claims (15)

  1. 　所定の資源開発に関する複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、前記資源開発の工程順序の制約に基づく所定アルゴリズムにより、不整合を補正する処理を実行する演算装置を備えたデータ補正システム。
  2. 　前記演算装置は、
    　前記不整合の補正に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施時期の不整合を特定した場合、当該各情報のうち、前記工程およびその前後の工程の実施時期が、前記制約に適合しているものを特定し、当該特定した情報における前記工程の実施時期を、前記不整合が特定された他の情報における前記工程の実施時期とするものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のデータ補正システム。
  3. 　前記演算装置は、
    　前記複数種類の情報が示す各工程の一連の実施時期を、前記資源開発の工程順序の制約に照合し、前記各情報が示す一連の実施時期のうち前記制約に違反している工程およびその実施時期を特定し、当該特定した工程の実施時期を、当該工程の前後の工程の実施時期と整合し前記制約に適合する時期に補正する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のデータ補正システム。
  4. 　前記演算装置は、
    　前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定されたデータのうち粒度がより小さいものまたはデータ設定の有るものに基づき、前記同一事象の所定範囲に関して不足する他データを所定アルゴリズムで補間する推論処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のデータ補正システム。
  5. 　前記演算装置は、
    　前記推論処理に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施領域および実施内容に関してデータの粒度または設定有無の相違を特定し、
    　当該相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記実施領域の値は含むデータに関して、当該実施領域を前記実施回数値の数で分割した各分割領域の位置を算定する処理と、当該実施領域における当該工程およびその次工程の各実施時期の間の期間を、前記実施回数値の数で分割した各分割領域の実施時期を算定する処理を実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のデータ補正システム。
  6. 　前記演算装置は、
    　前記推論処理に際し、前記相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記工程における所定物質の使用量は含むデータに関して、当該所定物質の使用量を前記実施回数値で除算した値を、前記各分割領域の実施時期における前記所定物質の使用量として算定する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項５に記載のデータ補正システム。
  7. 　前記演算装置は、
    　少なくとも、前記データに関して不整合の補正がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のデータ補正システム。
  8. 　前記演算装置は、
    　少なくとも、前記データに関して推論処理がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のデータ補正システム。
  9. 　情報処理システムが、
    　所定の資源開発に関する複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの不整合を特定し、当該不整合が特定されたデータに関して、前記資源開発の工程順序の制約に基づく所定アルゴリズムにより、不整合を補正する処理を実行する、
    　ことを特徴とするデータ補正方法。
  10. 　前記情報処理システムが、
    　前記不整合の補正に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施時期の不整合を特定した場合、当該各情報のうち、前記工程およびその前後の工程の実施時期が、前記制約に適合しているものを特定し、当該特定した情報における前記工程の実施時期を、前記不整合が特定された他の情報における前記工程の実施時期とする、
    　ことを特徴とする請求項９に記載のデータ補正方法。
  11. 　前記情報処理システムが、
    　前記複数種類の情報が示す各工程の一連の実施時期を、前記資源開発の工程順序の制約に照合し、前記各情報が示す一連の実施時期のうち前記制約に違反している工程およびその実施時期を特定し、当該特定した工程の実施時期を、当該工程の前後の工程の実施時期と整合し前記制約に適合する時期に補正する処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項９に記載のデータ補正方法。
  12. 　前記情報処理システムが、
    　前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一事象に関するデータの粒度または設定有無の相違を特定し、当該相違が特定されたデータのうち粒度がより小さいものまたはデータ設定の有るものに基づき、前記同一事象の所定範囲に関して不足する他データを所定アルゴリズムで補間する推論処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項９に記載のデータ補正方法。
  13. 　前記情報処理システムが、
    　前記推論処理に際し、前記複数種類の情報を照合して、当該情報間で同一の工程の実施領域および実施内容に関してデータの粒度または設定有無の相違を特定し、
    　当該相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記実施領域の値は含むデータに関して、当該実施領域を前記実施回数値の数で分割した各分割領域の位置を算定する処理と、当該実施領域における当該工程およびその次工程の各実施時期の間の期間を、前記実施回数値の数で分割した各分割領域の実施時期を算定する処理を実行する、
    　ことを特徴とする請求項１２に記載のデータ補正方法。
  14. 　前記情報処理システムが、
    　前記推論処理に際し、前記相違が特定された実施内容のデータのうち所定作業の実施回数値が含まれるものに基づき、前記実施内容として前記実施回数値を含まないが前記工程における所定物質の使用量は含むデータに関して、当該所定物質の使用量を前記実施回数値で除算した値を、前記各分割領域の実施時期における前記所定物質の使用量として算定する処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ補正方法。
  15. 　前記情報処理システムが、
    　少なくとも、前記データに関して不整合の補正がなされた事象に関して、前記複数種類の各情報が含むデータを抽出し、当該抽出したデータに対して所定アルゴリズムによる所定処理を行い、当該所定処理の結果を表示装置に出力する処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項９に記載のデータ補正方法。
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