测井是为油气勘探中储层评价与动态监测等提供核心数据支撑的关键技术。然而,测井数据中的语义异构性、知识碎片化与领域知识的隐性逻辑,导致测井知识图谱出现了领域语义断层与逻辑断层的问题。因此,如何来优化完善知识图谱的完整性和全面性就成为了一个极其关键且值得深入研究的问题。 图结构表示存在的高维稀疏、噪声与冗余及长路径依赖等问题,制约了测井知识图谱的实际应用。图神经网络作为一种专门处理图结构数据的深度学习框架,能够实现能够捕捉知识图谱中的局部与全局特征,实现跨模态信息融合,并通过嵌入传播优化推理路径。同时,为知识图谱融合与推理任务中的实体对齐与链接预测提供了关键的技术支持,有助于实现领域本体的语义统一和增强多层次数据的关联。因此,本文以图神经网络为基础,开展了基于图神经网络的测井知识图谱融合与推理方法研究。主要内容如下: 第一,为解决测井知识图谱构建中多源异构实体表征的语义歧义性、结构异质性问题,提出了基于图神经网络的测井知识图谱实体对齐方法。该方法使用聚合高速公路网络机制的双层图卷积网络与图注意力网络来获取数据的结构特征和属性特征,通过多特征融合与动态权重调控,实现了测井知识图谱的有效对齐。实验表明,该方法在实体对齐任务中Hits@1为76.6%,Hits@10为84.8%、MRR为0.713,均优于基线模型。 第二,为解决测井知识图谱中未显式记录的成因关联问题,提出了基于图神经网络的测井知识图谱链接预测方法。该方法在RED-GNN基础上,通过使用自注意力机制来强化与任务目标相关的语义路径,采用子图剪枝操作来剪除冗余边,进而生成以目标关系为核心的层次化推理图结构,实现了对实体的针对性聚焦与计算效率优化。实验表明,该方法在链接预测任务中Hits@1为34.5%,Hits@10为58.2%、MRR为0.391,均优于基线模型。 第三,完成了基于CIFLog生产测井解释平台的知识图谱问答系统的设计与实现,该系统主要包括知识图谱管理及测井知识问答等功能。