测井车载设备的正常、稳定运行对石油勘测与开采具有十分重要的意义。由于油井往往地理位置偏远,环境恶劣,以往采用的人为报修、定期人工维护的测井车载设备运维方式不仅效率低下,人工成本高,同时也难以快速准确地发现作业中的问题和故障,并缺乏运维资料的信息化管理。推进测井车载设备运维信息化、智能化转型升级,将有助于提升测井车载设备预防性维护维修水平及效率,降低运维成本,提升测井作业的安全性、高效性、稳定性。因此,本文针对测井车载设备运维管理系统进行相关研究。首先,针对测井车载设备及运维服务的特点和存在的问题,进行了测井车载设备运维管理系统的需求分析,提出测井车载设备运维管理系统的总体方案,并设计了系统的功能结构。其次,对测井车载设备运维管理系统的关键技术进行了研究。结合测井车载设备的成套性特点和运维资源管理需求,研究了面向MRO的成套测井车载设备BOM管理方法,首先建立了面向MRO的成套测井车载设备BOM模型,并提出了面向MRO信息资源管理的复合式BOM管理方法,同时以VDMS设备为例,验证该方法对降低数据冗余的有效性。同时,研究了基于贝叶斯网络的测井车载数据监控系统故障诊断方法,结合专家知识和K2学习算法构建贝叶斯网络结构,并建立融合专家先验知识的EM参数学习模型对BN进行参数学习,从而构建完整的BN故障诊断模型,最后进行了故障实例推理与模型有效性验证,结果表明该方法可为测井车载数据监控系统故障的精确诊断提供依据。最后,在上述研究基础上,结合某测井车载设备供应商的实际运维情况和需求进行了测井车载设备运维管理系统的开发,该系统可以实现设备运行监控、设备档案管理、运维服务管理、远程故障诊断、运行维护数据分析等功能。该系统实现了测井车载设备的运维服务信息化管理,对提高测井车载设备的维护维修响应效率及质量、保障测井作业的稳定运行具有重要价值,同时也为供应商在设备优化、提升产品质量等企业决策上提供支持。