导钻是油田勘探开发中成本最高、技术最密集的环节。现有的导钻方法主要为井下半闭环随钻导向作业。它包括地面分析决策和井下数据采集,通过实时数据双向传输、地面和井下作业相互配合来执行导钻动作从而控制井眼轨迹。然而这种方式对信号传输速度和传输效率依赖性较高,且井下环境复杂,在距离地面较远的深井、超深井,几乎难以实现有效的数据传输。另外,地面的分析决策环节涉及复杂人类专家分析和精细管理工作,人工成本较高。因此本文针对该问题,提出一种基于强化学习的井下全闭环智能导钻方法,该方法能够使导钻作业完全在井下进行,根据钻遇环境自动调整钻头的控制动作从而达到目标地层。主要工作如下:（1）设计基于数据生成的模拟钻进交互机制。该机制能够根据少量地质数据样本动态生成模拟数据并实时构建三维地质环境。通过随钻数据、地层剖面图像等多种交互方式训练和测试智能导钻方法,能够执行导钻方法发出的动作并依据动作实时反馈钻进环境的变化。具有低延迟、低成本、及时反馈等优点。（2）提出一种基于强化学习的井下全闭环智能导钻方法。详细定义了钻遇环境、导钻动作、奖励函数和更新机制等关键环节,构建了完整的智能导钻方法。该方法能够处理多维的随钻数据,并在线进行钻进状态评价和钻进方向决策,引导钻头向目标地层钻进。根据实验,随着训练的进行,该方法能够指导钻头更频繁地钻进到目标地层。（3）提出自适应井下全闭环智能导钻模型。考虑到地层变化的多样和对钻遇率更高的要求。本文在智能导钻方法的基础上,提出自适应智能导钻模型。该模型可和模拟钻进交互机制良好契合,能够对地层剖面图像进行处理,并通过自适应机制进一步提取地层特征,从而给出钻进方向决策。通过对比实验和结果分析,相比于井下全闭环智能导钻方法,自适应井下全闭环智能导钻模型在同一地层能够获得更高的钻遇率。（4）搭建融合了模拟钻进交互机制和智能导钻模型的智能导钻仿真系统。该系统可以选择不同的导钻模型,自主定义训练参数。从三维钻进环境、二维地层剖面和实时数据展示等多个窗格观察在当前地层中导钻模型的模拟导钻情况。