随着石油勘探开发进程的不断推进,钻井作业所面临的地质条件和工程施工条件越来越复杂,需要基于多种来源的信息和知识做出科学的决策,进而提高钻井效率、降低作业风险、减少非生产时间（NPT）、提前预防和正确处理钻井事故和复杂情况。目前钻井现场的作业决策大多依靠工程技术人员的经验,随着人员的变动和升迁,很多知识和经验也会随之丢失,需要充分利用计算机领域的相关技术,构建知识库及知识管理系统、积累钻井知识,发掘海量钻井作业数据中的有用信息,实现知识的快速查询和智能匹配,辅助钻井进行科学决策。本文正是基于这一实际需求,提出基于知识图谱的钻井作业决策支持系统研究与开发,论文主要研究内容如下:（1）基于protege工具的本体构建以及钻井知识存储。通过分析钻井过程中采集到的大量作业数据和常见钻井知识载体,分析专业术语之间的关系及其属性,为实体和属性创建实例,利用protege工具建立了钻井知识图谱类层次结构;采用深度学习的方法进行知识实体和关系的抽取,填充到实体和关系中;用图数据库Neo4j存储知识,实现钻井知识的可视化展示。（2）基于知识案例的钻井作业决策支持模型构建。利用Elastic Search工具建立钻井知识和案例的分布式存储和全文搜索方法,构建基于关键词的知识的快速检索和智能匹配模型,建立基于地质信息和工程信息相结合的案例匹配模型,实现钻井过程中事故预防和处理相关知识和案例的智能推送。（3）基于知识图谱的钻井作业决策支持系统开发。在构建钻井知识图谱与决策支持模型的基础上,设计并开发基于知识图谱的钻井作业决策支持系统,实现钻井知识可视化查询、钻井作业过程中知识、案例智能匹配,辅助钻井决策。本文构建了钻井知识、案例管理体系,研究并开发了基于知识图谱的钻井作业决策支持系统,对于沉淀钻井作业知识、实现钻井作业知识充分共享、提高钻井作业科学化决策水平具有一定的推动作用。