在深水钻井的钻进过程中,钻井速率是影响钻井效率的重要参数,也是直接决定钻井成本的关键因素,因此,钻井速率的准确预测与有效优化对提高钻井效率、降低钻井成本有重要意义。由于计算准确率和应用场景有限等问题,目前钻井速率预测模型与优化算法,难以在钻井的实际场景下应用。本文结合深水钻井的特点,研究了面向智能应用的深水钻井速率优化,主要的研究工作如下:首先,针对深水钻井速率预测与优化准确性和实时性的需求,本文构建了一套钻井速率实时预测与优化系统,集成了智能控制、数据管理、数据处理、智能应用等多种功能,对不同类别的钻井数据实现了针对性的处理和分析,梳理了深水钻井速率预测和优化的主要流程,为深水钻井速率优化的智能应用提供了完整的系统框架。其次,针对深水钻井数据中存在的异常数据和噪声,本文提出了一种基于Savitzky-Golay滤波的时序数据融合处理方法,融合了3σ、Kmeans、LOF离群点检测方法和Savitzky-Golay滤波技术,有效地去除了深水钻井数据中的噪声和离群数据。通过实验对比不同数据处理方法的钻井速率预测效果,验证了时序数据融合处理方法的有效性。最后,针对地质信息缺乏情况下的钻井速率预测与优化问题,本文提出了一种LSTM融合模型,实现了无地质和岩性信息情况下较准确的钻井速率预测,并应用模拟退火算法实现了钻井参数组合的优化。通过实时钻井平台,测试了无地质信息下的钻井速率预测与优化模型,实验结果显示,钻井速率的平均值提高28.31%,验证了钻井速率优化的有效性。