钻井工程是一项隐蔽的地下工程,整个钻井过程中存在着大量的模糊性、随机性和不确定性问题,往往会产生各种复杂情况,耗费大量人力物力和时间,甚至造成巨大的经济损失。为了提高钻井复杂情况诊断、预防和处理的决策分析水平,本研究从知识系统的高度出发,以知识本体和问题求解方法为基础进行了基于本体的钻井复杂情况监控实例推理技术的研究,主要工作有以下四个方面：首先,建立了基于本体的钻井复杂情况监控智能决策系统模型和知识模型,详细构筑了钻井复杂情况监控的任务本体、概念本体和方法本体；其次,考虑到知识的可扩展性,提出利用循环进化法和protege工具构建钻井复杂情况监控知识本体,并详细介绍了其实现过程；再次,提出网络本体语言(owl)的知识表示形式和知识本体形成知识库的存储方法；利用本体解析工具Jena实现语义查询；采用深度优先、广度优先算法、相似度计算和实例库相结合的方法进行决策分析,并构建了神经网络本体模型；最后,以Eclipse为开发平台、利用Mysql数据库、Web服务器Tomcat和JSP技术实现了基于Web的系统。基于本体的钻井复杂情况监控智能决策系统的研制,克服了传统推理技术的知识获取瓶颈问题,提高了知识的集成、共享和重用水平,具备较好的继承性,便于扩展和维护,为今后的进一步研究打下了基础。