测井曲线作为联结地震与地质的纽带,在测井资料解释和反演过程中发挥着极其重要的作用。但在实际测井过程中,时常会因井筒条件不理想、井壁垮塌和仪器故障等原因而出现部分测井曲线缺失或失真的情况,而重复测井不仅成本昂贵,且对已完井井眼不太实际。因此,如何准确重构并补全缺失或失真测井曲线数据就成为了一个极其关键和值得探入研究的问题。由于测井仪器的采样频率相对较小,测井数据具有持续关联性,利用深度学习可沿深度分别从前向和后向提取测井序列特征数据,充分利用前后序列中的依赖信息对失真或缺失的测井曲线进行预测,且贴合地质学思想。本文针对测井曲线失真或缺失的问题,联合国家科技重大专项CIFLog测井处理解释一体化软件平台,开展了联合领域知识与深度学习的测井曲线重构方法研究,主要内容如下:第一,结合专家经验引入测井领域知识中的事实型知识过滤离散伪样本,并对模型添加先验约束,设计了针对测井曲线重构问题的长短期记忆神经网络模型。该模型依据测井曲线间强相关性,在模型中以端对端方式注入了注意力机制神经网络,通过该机制完成了对提取特征的自适应关注和累积,实现了对数据中的长期依赖建模,整体提升了模型的特征提取能力。从而,提出了联合领域知识与深度学习的测井曲线重构方法,即基于DK-LSTM的测井曲线重构模型。第二,针对特征提取不充分和知识关系挖掘不足够的问题,提出了一种基于BiLSTM-CNN-ATT的测井曲线重构模型。该模型利用卷积神经网络抽取局部曲线特征,将提取特征信息进行池化运算,进一步利用双向长短期记忆神经网络捕获测井曲线数据复杂关联后的曲线特征,通过注意力机制学习不同时刻下关联化测井曲线特征对最终预测曲线贡献的差异,挖掘深层次关键测井曲线特征,从而提升了模型的预测准确率。第三,本文以CIFLog3.0测井处理解释一体化软件平台为基础,结合联合领域知识与深度学习的测井曲线重构方法,在平台内设计并实现了测井曲线重构系统。选取大庆某油田工区的测井数据,利用上述两种联合领域知识与深度学习的测井曲线重构模型进行预测实验,根据实验结果动态调整模型的参数,进而获得最佳的网络结构,然后与同类曲线重构模型进行了综合对比实验。对比实验结果揭示出,本文提出的两种改进的网络模型能够较好的对测井曲线进行预测,对测井曲线重构研究具有一定的理论和实践意义。