钻井工艺控制日趋复杂,下钻过程中受多种因素制约,如何提高钻井效率是目前研究的主要对象,而预测机械钻速则是提高钻井效率的首要难题,寻求合适的参数组合关系更是提高钻速预测精度的重要部分。为解决钻井可控因素之间由于复杂的耦合关系造成模型拟合效果不佳的问题,本文提出基于模糊神经网络的机械钻速预测方法,以提高模型预测精度,具体研究内容如下:首先,对数据进行清洗,通过对数据中存在缺失值、无效值、异常值进行处理,转化为模型可用的数据集。为了简化模型复杂度,采用随机森林算法对影响因素按照特征的重要性进行排序,排除影响较小的因素,防止模型过拟合,提升模型的精度和训练速度。其次,在本研究中首次将模糊神经网络模型应用于钻井工程领域,针对影响机械钻速的因素之间存在耦合问题进行预测。利用神经网络训练优化隶属度函数等参数进而提取钻井工程上的经验知识,建立各因素与机械钻速之间的关系模型。最后,对模糊神经网络进行改进,由于模糊化是模糊神经网络训练和实现的重要组成部分,模糊集合更是表示参数的自然条件下的客观规律,但目前对这方面的研究还很缺乏。因此在本研究中,利用k均值聚类将相似度高的数据划分为一个模糊集,作为模糊神经网络第二层的初始化参数。以某油气田地区的数据为背景,利用python进行数据处理及仿真实验。结果表明,经过10次交叉验证实验,决定系数R~2的平均值为0.9668,通过测试集验证模型的泛化能力,并将模型与常见智能算法做对比,模型预测精度略高于其它模型,验证了模型的有效性和可行型,对提高钻井效率,节约成本有重要意义。