《石油和化工行业工业数据分类分级指南》

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石油和化工行业工业数据分类分级指南

1范围

本标准说明了石油和化工行业工业领域产品、全生命周期产生和应用的数据分类分级方法概述及数

据分类分级方法的具体描述，针对数据分类分级中的关键问题给出相应的建议。

本标准适用于指导集团总部、油田企业、炼油和化工企业、零售企业开展工业数据分类分级的管理

规范。

本标准不适用于涉及国家秘密数据的管理。

2规范性引用文件

下列文件对于本文的应用是必不可少的。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本

文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T38667-2020信息技术大数据数据分类指南

GB/T35295-2017信息技术大数据术语

GB/T22240-2008信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1数据data

指任何以电子或者其他方式对信息的记录。

3.2数据分类dataclassification

根据数据的属性及特征，将其按一定原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列

顺序的过程。

3.3分类维度classificationdimension

用于实现分类的数据所具有的某个或某些共同特征。

注：常见数据分类维度包括产生来源、结构化特征、业务归属、处理时效性要求等。

3.4数据分级datagrading

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按照数据遭到破坏（包括攻击、泄露、篡改、非法使用等）后对国家安全、社会秩序、公共

利益以及个人、法人和其他组织的合法权益（受侵害客体）的危害程度对数据进行定级，为数据全生

命周期管理的安全策略制定提供支撑。

3.5主题域subjectfield

联系较为紧密的数据主题的集合，根据业务的关注点，将这些数据主题划分到不同的主题域，由最

终用户和数据仓库的设计人员共同完成。

4适用的数据范围

石油和化工行业生产和经营管理活动中产生、采集、加工、使用或管理的各类数据，包括但不限于

以下：

——油气勘探开发过程中产生和获取的相关数据，如：物化探数据、地质油藏数据、井筒工程数据、

分析化验数据、工程建设数据等；

——企业生产过程中产生和获取的相关业务数据，如：供应链管理数据、设备管理数据、生产管控

数据、能源管理数据、安全管理数据、环保管控数据等；

——企业经营管理过程中产生和获取的相关数据，如：财务数据、资产数据、人力资源数据、投资

数据、综合管理数据等；

——通过购买或数据共享等方式获得的外部数据，如：待出售勘探开发区块数据包、天气数据、海

况数据等；

——其他生产经营活动需要的数据，如：地理信息数据、人文数据等。

石油和化工行业数据按照数据类型包括结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。

——结构化数据，数据元素之间具有统一且确定关系的数据，具有明确定义的数据类型组成。结构

化数据特点为数据以行为单位，也称作行数据，一行数据表是一个实体的信息，每一行数据的属性是相

同的。结构化数据由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过

关系型数据库（如MySQL、ORACLE、DB2、SQLServer等）进行存储和管理。

——非结构化数据，数据元素之间没有统一和确定关系的数据。具有内部结构，但不通过预定义的

数据模型或模式进行结构化的数据，不适于用数据库二维表来表现，非结构化数据占企业全部数据80%

以上。包括各种图形图像数据、时间序列数据、体数据、音视频数据、日志数据、地理信息数据、社交

网络数据和三维模型数据等。

——半结构化数据，数据元素之间的关系介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。具有非关系

模型的、有基本固定结构模式的数据。包括日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。

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表1石油和化工行业数据类型表

数据类型备注

关系数据Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、access、DB2、mysql、vfp。

文本和文档数据包括报告、操作票、档案、合同、审计、台账、图纸等。

图形图像数据如勘探部署图、岩心图像等。

如井场实时数据、生产实时数据等，如油井生产时对流量、温度、压力、

时间序列数据

冲程、冲次等按时间周期（秒、分钟等）进行的采样。

体数据如地震体数据（SegY、SegD等）、测井曲线数据（LAS、DLis等）等

音视频数据

日志数据如数据库日志、应用系统日志等。

地理信息数据如电子地图、卫星导航、遥感影像等

社交网络数据

三维模型数据如油气生产平台三维模型、油藏三维模型等

5数据分类分级保障条件

5.1组织架构

数据分类分级工作的开展应具备组织保障，设立并明确有关部门（或组织）及其职责。

——决策层：决策层负责制定企业数据战略、审批或授权，全面协调、指导和推进企业的数据分类

分级工作。数据分类分级工作的领导组织及其负责人，主要负责数据分类分级相关审批、决策等工作。

——管理层：管理层主要负责建立企业数据分类分级的完整体系，制定实施计划，统筹资源配置、

建立数据分类分级常态化控制机制，组织评估数据分类分级工作的有效性和执行情况，制定并实施问责

和激励机制。数据分类分级工作的管理部门（或组织）及其负责人，主要负责数据分类分级相关工作的

组织、协调、管理、审核、评审等工作。

——执行层：执行层在管理层的统筹安排下，根据数据分类分级相关制度规范的要求，具体执行各

项工作。负责数据分类分级体系建设和运行机制，根据数据分类分级各职能域的管理要求承担具体工作。

信息科技部门及其负责人，主要负责落实数据分类分级有关要求，并主导数据分类分级实施工作。

各业务部门是数据分类分级执行工作的责任主体，负责本业务领域的数据分类分级执行工作，管控

业务数据源。确保数据被准确记录和及时维护，落实数据分类分级管控机制，执行监管数据相关工作。

各业务部门及其负责人负责落实数据分类分级有关要求，并协同开展数据分类分级实施工作。

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5.2制度规范

数据分类分级工作的开展应具备制度保障，企业应建立数据分类分级工作的相关制度，明确并落实

相关工作要求，包括但不限于：

——数据分类分级的目标和原则；

——数据分类分级工作涉及的角色、部门及相关职责；

——数据分类分级的方法和具体要求；

——数据分类分级的日常管理流程和操作规程，以及分类分级结果的确定、评审、批准、发布和变

更机制；

——数据分类分级管理相关绩效考评和评价机制；

——数据分类分级结果的发布、备案和管理的相关规定。

6数据分类

6.1数据分类原则

6.1.1科学性

参照国际、国家标准或行业标准，做到有据可依。按照石油和化工行业数据的多维特征及其相互间

客观存在的逻辑关联进行科学和系统化的分类。

6.1.2稳定性

石油和化工行业的分类应以石油和化工行业数据目录中的各种数据分类方法为基础，并以石油和化

工行业数据最稳定的特征和属性为依据制定分类方案。分类一经确定，不会随意调整。

6.1.3唯一性

一个数据项仅能找到一个对应分类。

6.1.4一致性

同一大类下中类或同一种类下小类的划分维度要尽可能一致。

6.1.5主次性

同一类别下的子类，将使用频率或价值较高的类别放在较前的位置。

6.2分类方法

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6.2.1信息分类

把具有某种共同属性或特征的信息归并在一起，把具有不同属性或特征的信息区别开来的过程。

6.2.2线分类法

将分类对象按选定的若干属性（或特征），逐次地分为若干层级，每个层级又分为若干类目，同一

分支的同层级类目之间构成并列关系，不同层级类目之见构成隶属关系。

6.2.3面分类法

选定分类对象的若干属性（或特征），将分类对象按每一属性（或特征）划分成一组独立的类目，

每一组类目构成一个“面”。再按一定顺序将各个“面”平行排列。使用时根据需要将有关“面”中的

相应类目按“面”的制定排列顺序组配在一起，形成一个新的复合类目。

6.2.4混合分类法

将线分类法和面分类法组合使用，以其中一种分类法为主，另一种作补充的信息分类方法。

6.3分类维度

6.3.1概述

数据分类维度分为技术选型维度、业务应用维度和安全隐私保护维度。

6.3.2技术选型维度

技术选型维度包括但不限于：

a）数据产生频率，明确数据生产规律，确定数据更新的周期与存储策略，确定数据存储平台配型

等存储资源分配方案；

b）数据生产方式，分析数据的来源和质量，确定在数据处理流程中数据所处的位置上，及数据处

理与存储技术；

c）数据结构化特征，确定数据存储与处理方案；

d）数据的存储方式，确定数据建模模型与数据的访问方式，支撑各类数据应用场景。

e）数据稀疏稠密程度，明确数据稀疏稠密规律，确定数据存储策略和分析方法，选择数据存储方

案和分析方案。

f）数据处理时效性要求，明确数据处理实际，确定数据处理策略，选择包括计算平台和资源匹配

等的数据处理方案。

g）清理数据交换方式，确定数据共享方式及策略，支撑构建信息交换体系。

6.3.3业务应用维度

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业务应用维度包括但不限于:

a）清理数据产生来源,明确数据权属和访问权限,便于数据追踪溯源；

b）明确数据应用场景,确定数据业务主题,判断数据应用价值,选择数据分析方案；

c）明确数据分发场景,确定数据应用行业,明确可用数据的种类和范围；

d）清理数据质量情况,明确数据应用需求,确定数据质量管理方案。

石油和石化行业属于高度流程化行业，比较适用于从业务应用维度进行划分，建议采用以业务为主

的1+N+1数据主题域划分方法，其中前面的1表示1个主数据主题域，N表示N个业务主题域，后面的1表示

1个外部数据主题域，数据主题域为一级主题。主数据是指在整个企业范围内各个系统（操作/事务型应

用系统以及分析型系统）间要共享的数据，是企业内能够跨业务重复使用的高价值数据，通常需要在企

业范围内保持一致性、完整性和可控性。主数据单独分类管理有助于改变企业数据利用的现状，从而更

好地为企业信息集成打好基础。根据专业划分业务主题域，某一专业在各企业专业领域中承担了某一确

定领域的业务，具有明晰的业务边界，划分的业务主题域应覆盖企业全部业务，并且不交叉、不重复，

如油田企业业务主题域可划分成物化探、井筒工程、综合研究、分析化验、油气田生产和海洋与地面工

程六个业务主题域。

各级主题命名应能准确表达主题的含义和功能。业务主题域命名一般采用动宾结构的短语（动词＋

名词，或名词＋动词），为动词化的名词，动词为业务的概括说明，名词为过程或对象。同时主题命名

应遵循以下规范：

a)高度概括；

b)简明而不含糊；

c)不要加入描述性说明或嵌套概念；

d)全主题域具有唯一性。

6.3.4主题域细分

6.3.4.1主数据主题域细分

主数据主题域根据主数据类别细分成二级主题，最多至六级，比如油田企业主数据主题域可细分成

井主数据、样品主数据、地质油藏主数据、物探工区主数据、生产管理主数据、设施主数据、其他主数

据等七个二级主题，可以根据需要进一步细分成三级主题等，以此类推。

6.3.4.2业务主题域细分

按照不同业务主题域的特点，细分的具体方法有：

a）按照业务类别进行划分；

b）按照业务的专业或职能进行划分。如“井筒工程”业务域包含“钻井、录井、测井、完井”等

业务；

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c）按照施工方法和工作目标进行划分。如“物化探”业务域包含“地震勘探”、“非地震勘探”

等业务；

d）按照业务主题和阶段进行划分。如“综合研究”业务域包含“区域研究”、“目标研究”、“油

气藏评价”、“开发实施研究”、“开发评价研究”等业务。

业务主题域的细分应本着不交叉、不重复、不遗漏的原则进行，每个细分类应独立而避免相互依存，

且同一层次保持逻辑结构一致。原则上总层次最多至六级，如果超过六级，则在不改变业务主题域（一

级主题）的情况下，将层级向上一级压缩，重新划分层级。

6.3.4.3外部数据主题域细分

可以按照需要对外部数据进行进一步细分，最多至六级。

6.3.5数据归类

6.3.5.1数据归类原因

业务活动中，产品或服务交付的同时，也附带交付了产品/服务的信息。数据归类目的是精细化管

理。目前企业信息化程度虽然不同，ERP、MES系统基本完整，需要补齐短板在设计、施工、运维阶段的

一些低价值、处于管理失控状态的信息。

6.3.5.2数据归类步骤

数据归类可按内外部判定、主数据和业务数据判定、业务细分类判定三个步骤进行。

a)内外部判定

首先确定数据是否为本企业产生的数据，如果不是，则归类到外部数据主题域相关细分类中。

b)主数据和业务数据判定

对于本企业产生的数据，如果为主数据，则归类到主数据主题域相关细分类中。

c)业务细分类判定

对于业务数据，依照其产生的业务源头归类到其相关业务主题域的相关细分类中。

本标准针对集团企业、炼油和化工企业、油田企业、零售企业的典型数据做出分类资料性附录，详

见附录A-D。

7数据分级

7.1数据分级原则

7.1.1依从性

数据级别划分应满足相关法律、法规及监管要求。

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7.1.2执行性

避免对数据分级过于浮在得分及规划上，保证数据分级使用和执行的可行性。

7.1.3时效性

数据的分级管理应具有一定的时效。因时间变化参照已预订的安全策略数据的级别会发生改变。

7.1.4自主性

企业可根据自身的数据管理需要，参考数据分类原则进行分类后，参考数据分级方法自主确定更多

的数据层级，并为数据定级，但不应将高敏感数据定级为低敏感数据。

7.1.5合理性

数据级别应具有合理性，不能将所有数据集划分在一两个级别中，而另外一些没有数据。级别划分

过低可能导致数据不能得到有效保护；级别划分过高可能导致不必要的业务开支。

7.1.6客观性

数据的分级规则应是客观并可以被校验的，即通过数据自身的属性和分级规则就可以判定其分级，

已经分级的数据是可以复核和检查的。

7.2数据定级方法

7.2.1数据定级要素

a）影响对象，划分为：行业、企业、客户。

b）影响范围，划分为：多个行业、行业内多企业、本企业。

c）影响程度，一般指数据安全属性（完整性、保密性、可用性）遭到破坏后带来的影响大小。划

分为：国家秘密、极高、高、中、低。

7.2.2数据定级方法

数据定级一般按照如下四个步骤执行：

a)确定影响对象。确定需定级的某类数据的安全属性（完整性、保密性、可用性）遭到破坏后可

能影响的对象，包括行业、企业、客户。

b)确定影响范围。确定该类数据安全属性（完整性、保密性、可用性）遭到破坏后可能影响的范

围，包括多个行业、行业内多个企业、本企业。

c)确定影响程度。确定该类数据安全属性（完整性、保密性、可用性）遭到破坏后可能影响的程

度，包括严重、中等、轻微、无。

d)综合上述三要素，对数据定级。综合上述步骤确定的该类数据安全属性（完整性、保密性、可

用性）遭到破坏后的影响对象、影响范围、影响程度，对数据进行定级如下：

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影响对象为“行业”的，且影响范围是“多个行业”的，该类数据定为4级，其影响程度默认为“极高”；

其他根据影响对象、影响范围、影响程度的组合确定数据级别，具体可按照以下表定级。

表2石油和化工行业数据定级参照表

数据级别标识数据重要程度标识数据安全级别定义

指关系国家安全和利益，依照法定程序确定，在一定时间内只限一定范围的

人员知悉的事项。

5国家秘密

数据的安全性遭到破坏后，影响国家安全，或对公众权益造成非常严重的影

响。

指具有较高保密要求，需要进行严格保护的，不能为公众所知悉、能为企业

带来经济利益、具有实用性并经企业采取保密措施的经营信息和技术信息。

4极高

数据的安全性遭到破坏后，对公众权益造成中等或轻微影响，或对相关个人

隐私及企业合法权益造成严重的影响，但不影响国家安全。

是指不能为公众所知悉，具有较高保密要求，需要进行重点保护的，对企业

生产经营和企业管理具有较高价值，只适合在企业特定部门或一定范围内公

3高开的数据信息。

数据的安全性遭到破坏后，对相关个人隐私及企业合法权益造成严重的影响，

但不影响国家安全。

指不能为公众所知悉，具有一般保密要求，需要进行适当保护的，可在内部

全体人员范围内公开的数据信息。

2中

数据的安全性遭到破坏后，对相关个人隐私造成中等或轻微影响，或对企业

业务造成中等或轻微影响，但不影响国家安全。

指可以对企业外发布的数据或信息，外部单位或人员可以公开访问或申请获

得。

1低

数据的安全性遭到破坏后可能对企业合法权益造成一定影响，但不影响全国

安全、公众权益及个人隐私。

7.2.3数据分级管理

石油和化学工业联合会负责制定工业数据分类分级制度规范，指导协调开展工业数据分类分级工作。

各石油和化工企业信息化主管部门负责指导和推动企业内工业数据分类分级工作。

企业承担工业数据管理的主体责任，要建立健全相关管理制度，实施工业数据分类分级管理并开展

年度复查，并在企业系统、业务等发生重大变更时应及时更新分类分级结果。企业可结合实际设立数据

管理机构，配备专职人员。

企业应按照《工业控制系统信息安全防护指南》等要求，结合工业数据分级情况，做好防护工作。

工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用时，企业应根据事先制定的应急预案立即进行应急处置。

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附录A

（资料性）

集团企业典型数据分类

数据类别

数据集定义

一级主题二级主题三级主题四级主题数据集名称

战略管理绩效企业绩效管理企业绩效管理企业绩效管理表石化行业总部绩效管理

油田项目投资决策管

投资投资决策管理油田项目投资决策管理表油田项目投资决策管理

理

炼油项目投资决策管

炼油项目投资决策管理表炼油项目投资决策管理

理

化工项目投资决策管

化工项目投资决策管理表化工项目投资决策管理

理

油品销售项目投资决

油品销售项目投资决策管理表油品销售项目投资决策管理

策管理

新能源项目投资决策

新能源项目投资决策管理表新能源项目投资决策管理

管理

投资预算和监控油田投资预算和监控油田投资预算表油田投资计划和预算数据

油田投资监控表油田投资情况进度监控

炼油投资预算和监控炼油投资预算表炼油投资计划和预算数据

炼油投资监控表炼油投资情况进度监控

化工投资预算和监控化工投资预算表化工投资计划和预算数据

化工投资监控表化工投资情况进度监控

油品销售投资预算和

油品销售投资预算表油品销售投资计划和预算数据

监控

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油品销售投资监控表油品销售投资情况进度监控

新能源项目投资预算

新能源项目投资预算表新能源项目投资计划和预算数据

和监控

新能源项目投资监控表新能源项目投资情况进度监控表

科研信息投资预算和

科研信息投资预算表科研信息投资计划和预算数据

监控

科研信息投资监控表科研信息投资情况进度监控

包含对投资完成概况及结构的分析，投资计划与

项目管理项目投资情况分析项目投资情况分析表实际完成偏差的说明、重点项目的投资情况分析

等

包含工作事项、负责人、可交付时间、时间跨度

项目进度和费用管理项目进度表等几个关键点，可以清晰的展示整个项目的执行

进度

项目费用管理表包含对费用的估计、预算和控制等方面的数据

包含企业法务机构设置情况、总法律顾问、公司

法务法务信息管理企业法务基本情况法务机构及法务人员情况表

律师、法务人员、外聘律师事务所等基本情况

包含案件名称、纠纷解决机制、诉讼主体和涉案

案件管理系统案件情况案件基本情况表对方、涉案金额等级、案件类型、案由、基本案

情、案件受理及进展情况及结果

包含主要科技创新人员、研发投入费用、科技人

科技企业基本信息管理企业基本信息企业基本信息表才数量、取得专利数量、转化为新产品销售情况

等

包含成果名称、所属领域、完成单位、技术状况、

科技创新业务管理科技成果登记表

应用推广的已投入情况等

包含企业名称、专利/著作权名称、专利号/登记

专利、软件著作权登记表

号、所属地区、类型、授权日期等基本情况

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科技创新业务管理创新制度制定情况登记表制度名称、文号、发布时间

石油石化统计数据中国石油石化统计数

综合中国石油石化统计数据管理表中国石油石化统计数据

管理据管理

全球石油石化统计数

全球石油石化统计数据管理表全球石油石化统计数据

据管理

上市公司股市信息上市公司业绩快报及上市公司业绩快报及年报信息管理

上市公司业绩快报及年报信息

管理年报信息管理表

包含对现金流量分析的部分指标、周转率和部分

风险管理财务风险财务风险分析表

盈利指标等

包含对企业销售业绩、近三年利润总额、销售利

润、资产负债、现金流量、流动资产、流动负债、

经营风险经营风险分析表

固定资产、生产设备、存货周转速度、投资收益

率、实收资本及税务等多方面的综合风险分析

保险管理包含财务运营类指标和组织管理类指

保险管理保险管理表

标

与企业法律管理相关的政治、经济、文化、法律

合规性管理外部法律环境外部法律环境分析表

等各种相关信息

包括企业内部治理职能和管理职能，以及治理层

内部控制环境内部控制环境分析表和管理层对内部控制及其重要性的态度、认识和

措施

油田产品产量统计分

事业板块运营管理生产油田产品生产管理油田产品产量统计分析表对油田产品产量的统计分析及预测

析

油田产品生产成本分

油田产品生产成本分析表对油田产品生产成本的分析及预测

析

储量分析储量分析表油气藏储量分析

单井分析单井分析表油气水井单井分析

炼油产品产量统计分

炼油产品生产管理炼油产品产量统计分析表对炼油产品产量的统计分析及预测

析

炼油产品生产成本分

炼油产品生产成本分析表对炼油产品生产成本的分析及预测

析

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储量分析储量分析表炼油产品储存量分析

常减压装置分析常减压装置分析表炼油产品常减压装置分析

化工产品产量统计分

化工产品生产管理化工产品产量统计分析表对化工产品产量的统计分析及预测

析

化工产品生产成本分

化工产品生产成本分析表对化工产品生产成本的分析及预测

析

储量分析储量分析表化工产品储存量分析

生产装置分析生产装置分析表化工产品生产装置分析

其他产品产量统计分

其他产品生产管理其他产品产量统计分析表对其他产品产量的统计分析及预测

析

其他产品投入产出分

其他产品投入产出分析表其他产品投入与产出情况分析

析

根据生产经营计划按要求制定原采购计划，进一

采购原油采购管理原油采购计划管理原油采购计划管理表

步加强原油采购管理

针对一定时期的需求，通过对原油框架协议的管

原油框架协议管理原油框架协议管理表理，形成相对稳定的供需关系，实现保供、降本、

提高效益的供应目标

针对公司原油采购活动的供应商、承包商、服务

原油供应商管理原油供应商管理表

商的统一协调管理

原油采购执行管理原油采购执行管理表针对原油采购执行过程的管理

原油采购价格管理原油采购价格管理表原油采购价格一览、平均、走势及预测

原油采购绩效管理原油采购绩效管理表原油采购绩效信息

主要包括采购规模(数量)、采购预算、采购方式、

油品采购管理油品采购计划管理油品采购计划管理表

采购周期(包括时间、进度表)、采购文件等

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多笔油品采购协议管理，如果管理内容未就合同

油品框架协议管理油品框架协议管理表标的、价款、履行方式等具体条款达成合意，则

不产生合同约束效力，否则会引发缔约责任

油品供应商管理油品供应商管理表油品内部供应商、外部供应商相关信息管理

油品名称、发货数量、质量、结算等信息进行管

油品采购执行管理油品采购执行管理表

理

主要包括不同时期、不同油品采购相关零售价、

油品采购价格管理油品采购价格管理表

批发价管理

油品采购绩效内容相关质量、数量、库存、供应

油品采购绩效管理油品采购绩效管理表

商选择等内容管理

各单位/部门对各类物资年度、季度、月度等需

物资装备采购管理物资采购计划管理物资采购计划管理表

求计划管理

各类物资采购协议管理，如果管理内容未就合同

物装框架协议管理物装框架协议管理表标的、价款、履行方式等具体条款达成合意，则

不产生合同约束效力，否则会引