基于人工智能的地质工程一体化钻井优化系统构建与应用

摘要

钻井作业作为石油天然气勘探开发的核心环节，其效率与成本直接决定油气田开发的经济价值。传统钻井
优化依赖人工经验与静态模型，难以应对复杂地质条件下的动态工况变化，常导致钻井周期延长、非生产时间增加
及井下事故风险上升。本文提出一种基于人工智能（AI）的地质工程一体化钻井优化系统，通过融合地质数据、工
程参数与实时监测信息，构建多源数据融合框架，设计包含数据预处理、特征工程、智能模型训练与决策输出的系
统架构。系统核心采用改进的深度神经网络（DNN）与强化学习（RL）算法，实现钻井参数动态优化、井下风险实
时预警及地质条件自适应匹配。通过在某页岩气田的现场应用验证，该系统可将平均机械钻速提升18.7%，钻井周期
缩短12.3%，井下复杂事故发生率降低27.5%，显著提升了钻井作业的智能化水平与经济效益，为油气田高效开发提
供技术支撑。