在钻井施工过程中,由于钻井设备、井下环境等异常将导致各类钻井故障的发生。严重的钻井故障可能直接导致关井等后果,因此有必要对钻井故障进行有效识别和预警,对于来提高钻井成功率和经济效率等极为重要。现有的钻井故障识别和预警主要通过对实时采集的特定钻井参数的波动进行检测,依赖人工分析方法进行,往往过度依赖于单一或几个参数的异常波动。然而,由于钻井故障的往往会在多个钻井参数上存在着复杂的响应关系,仅依赖简单的人工分析无法保证钻井故障的识别和预警的准确性。针对这种情况,本文以真实的钻井故障数据为基础,使用数据挖掘技术对钻井故障进行识别和预警,主要工作如下:(1)根据钻井数据自身特性以及参数优选结果,使用Two-Step聚类算法对钻井数据进行聚类分析,并参考真实异常记录的标签,根据聚类结果将钻井数据按照正常、预警、异常三类进行重新标注形成新的数据集。该处理有效地将钻井数据自身分布特性和钻井异常响应规律进行结合,为后续的模型训练提供有效的学习目标。(2)对重新标注的数据集基于C4.5决策树算法进行数据挖掘,得出与相应钻井故障相关的识别和预警规则。分析表明,所构建C4.5模型的识别和预警精度均可达90%以上,优于现有人工分析方法。通过本文的实践研究,证明了先通过聚类重新标注样本、后应用数据挖掘技术进行预测建模的方法,能够有效辅助钻井故障的识别和预警,有效提高钻井成功率和经济效益。