随着钻井技术的飞速发展,油气开采环境日趋复杂,工程设备及测试仪表技术不断提高,与钻进参数优化相关的基础学科和理论也有了长足的发展,现有的单目标多参量钻进参数优化方法已经很难满足钻井工程的需求,因此,迫切需要引入新技术、新理论。在钻机钻进过程中,根据非均质地层岩性的识别实现多参量、多目标、交互式、动态钻进参数优化是优化钻井技术发展的必然趋势。应用多目标优化策略来指导实际钻机钻进过程控制参数的给定,是适应快速发展的智能自动送钻技术的迫切需求。本文研究内容主要包括以下几点:首先,在钻井过程中,为了使钻进过程达到最优的技术和经济指标,需要选择合理的钻进参数。本文针对已有单目标钻进参数优化的局限性和不足,详细分析了钻进过程中各个钻进参数与钻速以及钻头磨损之间的关系,以钻压和转速作为决策变量,在一定的约束条件下,建立了以机械钻速最大、钻头寿命最长以及钻头比能最小为目标的优化模型。其次,对解决多目标优化问题的传统方法和智能算法进行对比,明确了智能算法的主导地位,列举了几种智能优化算法,指出各自的优缺点,并阐明了蚁群算法未在钻进参数优化领域成功应用,所以本文采用蚁群算法来进行研究。同时,还分析了基本蚁群算法的不足并进行了相应的改进。因此,本文就利用改进的蚁群算法进行钻进参数多目标优化研究。最后,在一个具体的钻井实例中进行Matlab仿真实验。在仿真之前,对涉及到的各个参数进行了设置。仿真结果表明,该算法可以获得分布均匀的最优解集。通过具体的实验数据分析进一步证明了本文所用模型和算法的合理性和有效性。同时,也将本文改进算法的优化结果与遗传算法进行横向对比,数据表明,本文改进蚁群算法具有更快的收敛速度,这为工程实际优化方案的选择提供了有效依据。