在钻井作业中发生的井漏事故具有突发性、难治理性等特点,防漏堵漏工作一直是钻井过程中的难点。比如井下漏失层位漏失发生原因等难以预测,采取的防漏堵漏措施是否科学合理难以决策,这些难点导致现场堵漏成功率低,工程难度大,成本高等工程难题。近年来人工智能技术在石油勘探领域应用迅速,BP神经网络和支持向量机(SVM)等机器学习算法已经应用于井漏的诊断中,案例推理技术也应用于井漏数据库的建设中。本文在此基础上利用机器学习算法进行了基于案例推理的井漏诊断与决策系统研究。该研究分为井漏的钻前诊断和井漏处理措施智能分析两个模块。井漏钻前诊断模块分为两个部分:使用梯度提升决策树算法(GBDT)对钻井液参数进行设计工作;通过分析影响井漏的参数,进行井漏钻前诊断的工作。井漏处理措施智能分析模块利用案例推理技术建立井漏案例决策库,使用框架法进行井漏案例的表示,建立数据库索引,使用SQL语言查询、欧几里得算法和LB＿Keogh算法进行井漏案例的检索,提出相应的井漏处理措施。梯度提升决策树算法(GBDT)作为机器学习算法,具有预测精度高、能够处理非线性数据的特点,满足井漏参数处理和井漏诊断的要求。LB＿Keogh算法能够减少案例相似度计算的时间复杂,提高计算效率。本文通过分析影响井漏的因素,筛选出地层参数、钻井参数和地面参数等17个参数,作为梯度提升决策树算法(GBDT)和LB＿Keogh算法的计算参数,实现钻前诊断和智能处理决策分析的目的。