石油勘探开发领域由勘探、测井、钻井、录井、试油、井下作业和采油工程等多个专业学科构成,这些学科相辅相成、共同协作,构成了石油勘探开发工作的全部业务流程。随着科学技术的不断发展与完善,形成了多行业相互协同的局面,为石油领域提供了完善的全局解决方案。石油领域不同学科之间存在系统独立开发以及对专业知识的理解和使用不一致等问题,导致各个行业之间存在信息和知识共享的障碍。在过去的几年中,越来越多的石油产业选择领域本体技术对知识进行管理。领域本体是一种知识共享的模式,在特定领域中,为人和应用系统的交互发挥了重要作用,同时在自然语言处理和知识工程等领域得到了广泛应用。石油勘探开发领域本体是对石油各学科领域之间的一种知识的描述,这种知识包括石油领域学科之间的概念、对应属性以及概念和属性之间的关系约束。由于石油领域具有显著的专业性领域特征,通过石油领域本体可以对石油各学科的知识进行合理而有效的表示。领域本体多采用基于关系型的数据库进行知识存储,大数据时代的到来给领域本体的发展带来了新的挑战。首先,数据量的快速增长给关系型数据库带来了巨大的存储压力。本体数据使用的是三元组数据结构,随着数据量的不断增大,同一本体的数据将在多张数据表中进行重复存储,这会造成多表数据冗余,降低数据库的读写速度。其次,随着各行业的不断发展,本体中的数据也会随着相关领域而变化,如何通过知识的进一步获取以及概念的进一步扩充成为本体扩展的新需求。在大数据背景下,本文提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体的构建过程,该过程选用Neo4j数据库为存储介质对石油领域本体的构建,并以此为基础提出了检索和扩展算法。本文的工作主要有以下内容:1、提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。2、在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种双层索引结构的检索算法,在分布式存储模式上实现知识的快速检索。3、提出了基于语义映射的扩展机制,将源本体的概念映射到目标本体,通过两个本体之间概念上的语义关联,实现目标本体的扩展目的。实验表明,本论文提出的基于Neo4j数据库的领域本体构建过程能够灵活便捷地解决海量本体数据的存储问题,并为本体后期的扩展需求提出了妥善的解决方案。