深海钻井过程中,钻井参数优化是石油行业重要的研究课题。优化钻井参数可以提高钻井速度,缩短钻井时间,增加经济效益。传统的优化方法,已经不能满足深海钻井需求。人工智能技术为石油行业提供了新的方法,基于大量的钻井数据实现钻井参数优化。本文通过机器学习算法解决钻井参数优化问题,主要研究工作如下:首先,对石油钻井数据进行分析,挖掘不同种类数据的特点。针对深海石油钻井,数据量大、数据呈现分层现象、不同井眼尺寸数据差异较大等特点,提出了一种针对石油钻井数据的数据预处理方法,基于数据分层处理的思想,将钻井数据按照区域和井眼尺寸划分为不同的数据集,针对不同数据集分别进行离群点去除与标准化工作,降低了地层数据缺失对数据处理过程的影响,提高了数据处理的准确性。其次,应用 Bagging(Bootstrap Aggregation),随机森林(Random Forest),AdaBoost,梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree)算法训练钻井速度回归模型,利用钻井参数预测钻井速度,建立了钻井参数与钻井速度之间正确的映射关系。此外,还对模型进行了参数调优工作,提高钻井速度预测的准确率。基于Stacking方法,将四种模型进行了模型融合,提出了一种融合的钻井速度回归模型,进一步提高了钻井速度预测的准确率,为钻井参数优化工作奠定基础。最后,在钻井速度回归模型的基础上,开发了钻井参数优化系统,主要包含负责系统与数据中心之间钻井数据传输的钻井数据传输模块;负责对钻井数据进行处理以预测钻井速度的钻井数据处理模块;负责钻井参数优化的钻井参数优化模块。最终利用真实钻井数据对系统优化结果做了仿真和实际应用。结果表明,参数优化结果可以提升钻井效率,为深海钻井系统应用提供了技术保障。