钻井事故种类繁多,溢流事故当属于对安全钻井影响最大的事故之一,在钻井过程中对溢流事故的诊断不明确或后期处理不当,可能会发生严重的钻井事故。因此,如果能够在溢流发生时,及时、准确地发现溢流事故,提前做好井控措施,控制溢流的发展,防止井喷甚至井喷失控,保证安全钻井具有重大意义。同时,随着现代信息技术的不断发展,国家两化(信息化、工业化)融合不断深入,加快新旧发展动能和生产体系转换。以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术正在向各行各业加速渗透融合,工业云、工业互联网、智能设备逐步成为国家发展重要战略。然而,作为国家发展引擎的石油天然气行业,按照两化融合思想的指导,将油田勘探、开发、生产与自动化、信息化相结合,将物联网和云计算技术应用到油气各个环节中,加快“智能油田(IntelligentOilfield,IOF)”建设,加快石油天然气行业产业升级,提高油气产能已成为亟待解决的问题。基于此,本文提出了将云计算技术应用于控压钻井溢流监测诊断系统中的构想。利用云计算的数据海量存储性能与超强的计算性能,结合通信技术、计算机技术、模式识别技术快速对钻井现场溢流事故作出诊断,指导现场迅速采取井控措施,为实现安全化钻井提供技术支持。通过本文的研究取得如下成果:1、对相关理论的研究分析,优选出了基于立压套压的控压钻井溢流监测诊断方法,并完成了数采系统设计及相关传感器的选型。在此基础上完成了系统软硬件的方案设计。2、通过对非溢流因素对立压套压的影响、数据清洗理论的研究,建立了对立压套压异常数据和缺失数据的识别和修复模型,确保立压套压监测诊断溢流事故的准确性。同时,对模式识别算法的研究分析并结合立压套压参数的相互独立性,建立了朴素贝叶斯分类算法监测诊断钻井过程的溢流事故。3、通过对hadoop分布式系统的深入研究,设计并开发了一套基于hadoop分布式系统的立压套压的控压钻井溢流监测诊断系统。完成了溢流监测诊断数据库的设计,利用Java语言开发了 HDFS分布式文件系统模块、MapReduce分布式计算模块、数据远程发布模块,最后开发虚拟机对整个云平台进行配置和部署。4、利用该系统对广元区双探XX井进行应用测试,现场应用测试表明,该系统能及时、准确诊断溢流事故,同时兼具有数据大量存储和实时并行计算能力,具有良好的应用前景。