深水油气资源丰富,是重要的能源接替区。然而,由于深水地质条件复杂,地层压力预测误差大,极易引发溢流,处理不及时可能造成井涌甚至井喷,井控风险大。对于溢流监测,传统方法精度低、时效性差,严重制约了深水油气的安全高效勘探开发。本文首先对深水早期溢流表征规律开展研究,优选出适用于深水钻井溢流监测识别的参数;其次,基于BP神经网络构建深水钻井的溢流监测识别模型,并利用蜂群算法(ABC)进行了优化,模型在南海A井实钻数据反算中得到了验证;然后,在现有的深水钻井EKD系统的基础上,建立溢流专家决策模型(ES),将专家系统和神经网络模型融合,建立基于ABC-ES模型的深水钻井溢流监测识别系统;最后,在建立的ABC-ES溢流监测识别模型基础上,使用C#.NET与MATLAB混合编程的方法开发深水钻井早期溢流监测识别软件,软件具备了对平台实时/历史钻井数据的传输功能以及溢流监测与识别功能。本文研发的深水钻井早期溢流监测识别软件,在我国南海深水区域B井进行了现场测试,结果表明,该软件对于深水早期溢流监测识别较为准确,与现场作业情况相符,可有效保障深水油气田的安全高效勘探开发。