随着油气勘探工作的不断深入,复杂深井、探井的开发越来越多,钻井风险频发。实时准确地监测钻井风险,及早采取措施,对安全、高效钻井具有重要意义。目前,钻井风险的监测主要仅仅依据监测综合录井参数的变化趋势实现,参数来源单一,效率低,无法保证钻井风险监测的实时性和准确性。为此,本文提出一种利用随钻测量（Measure While Drilling,MWD）和综合录井两类参数,即结合井下近钻头实时数据和地面井口数据,采用多参数多手段相互印证的钻井风险监测技术。由于监测系统应用初期缺乏有效钻井风险样本,本文提出了一种基于专家系统和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相结合的钻井风险智能监测方法。在钻井风险监测系统使用初期,采用专家系统监测钻井风险,不断累积钻井风险样本。当样本足够多时,采用基于LSTM的风险判别方法监测钻井风险。论文利用多源数据,设计研发了一套钻井风险监测系统,并在现场得到了初步的应用。论文主要研究内容如下:首先,提出利用MWD和综合录井两类参数,即结合井下近钻头实时数据和地面井口数据,采用多参数多手段相互印证的钻井风险监测技术方案。系统分析了九种关键钻井风险发生时,综合录井和MWD参数及其特征的相关变化。对各类参数的实时性和相关性进行分析,优选出表征风险的监测参数组合。然后,提出采用基于专家系统的钻井风险判别方法监测钻井风险,建立了知识库,确定了数据预处理方法、特征提取方法和知识推理方法,并建立了风险指数计算模型,实现了钻井风险的量化分析。其次,由于使用传统方法监测风险需要人工设计特征提取器来提取钻井参数的变化特征,还需要一定的专家经验来综合判别,过程繁琐且准确度有限。为此,本文提出了数据驱动的基于LSTM的钻井风险监测方法,结合现有实测井数据和仿真数据,针对溢流和井漏两类风险,对所提方法的有效性进行了验证。最后,为了验证所提钻井风险监测方法的可行性和有效性,同时为钻井智能监测方法提供现场应用基础平台,本文基于C#语言开发了钻井风险监测系统软件,并开展了现场试验和监测应用,结果表明,该系统能实时准确地监测关键风险,具有较大的实际应用价值。