作者简介：祝兆鹏（1992—），博士，本刊青年编委，2021年获中国石油大学（北京）博士学位，现任中国石油大学（北京）机电工程系副主任、智能钻完井技术与装备研究中心副主任，主要从事智能钻井技术与装备领域的智能算法、基础理论与关键技术研究。
E-mail：zhuzp@cup.edu.cn
通信作者：于佳伟（2002—），在读博士，主要从事智能钻完井领域相关研究。
E-mail：2023215176@student.cup.edu.cn
基金项目：国家自然科学基金-青年科学基金项目“深井气侵自动压井的井口回压传播及多相流动特性研究”（编号：52204020）；国家自然科学基金委员会国家自然科学基金一国家杰出青年科学基金（编号：52125401）；新型油气勘探开发国家科技重大专项“非常规智能钻井与万米连续管智能作业装备”（编号：2025ZD1404600）资助。
基于知识图谱与图注意力网络的固井质量预测与推理优化方法
祝兆鹏1,2,3，于佳伟4，
张诚恺1,4，宋先知1,2,4，王 正4
1 油气资源与工程全国重点实验室·中国石油大学（北京）
2 智能钻完井技术与装备研究中心·中国石油大学（北京）
3 中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
4 中国石油大学（北京）石油工程学院
摘要：现有固井质量预测与推理优化方法以机理计算和数据分析为主，尚未综合考虑地质、工程、工艺和材料等因素，导致预测方法难以准确量化多因素耦合效应，优化措施局限于单环节，从而制约了固井整体性能的提升。文章创新提出了基于知识图谱与图注意力网络的固井质量智能预测与推理优化方法，通过融合区块多源数据和固井质量知识，提取固井质量与多源、多模态特征的响应关系，实现固井质量预测、推理解释与优化措施推荐。文章首先采用基于预训练模型与领域规则相结合的知识抽取方法，实现了多源异构数据的语义化融合与结构化表征，构建了评价、优化固井质量的底层解释器，然后融合图注意力网络与轻量级梯度提升机，构建了语义特征与数值属性协同的固井质量预测模型，最后基于我国某油田某区块5万余条固井数据的验证，表明文章模型在固井质量多分类预测任务中准确率达90.82%，相比于常规机器学习模型精度提升4.11%。此外，该模型还可依托图谱链路对预测结果进行路径回溯与解释，有效增强决策的可信度，为固井工艺优化提供了兼具高精度与可解释性的支持工具。关键词：固井质量；质量预测；知识图谱；图注意力网络；可解释性分析；优化措施推荐
引用本文：祝兆鹏，于佳伟，张诚恺，等 . 基于知识图谱与图注意力网络的固井质量预测与推理优化方法［J］. 钻采工艺，2026，49（1）：141-152ZHU Zhaopeng，YU Jiawei，ZHANG Chengkai，et al. Cementing Quality Prediction and Inference Optimization Method Based on Knowledge Graph and Graph Attention Network［J］. Drilling and Production Technology，2026，49（1）：141-152
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