钻井作业过程中，井漏、卡钻及溢流等复杂事故显著影响钻井安全与经济成本，驱动行业积极探索高效预防措施。随着大数据与人工智能技术的快速发展，构建钻井复杂事故预警系统已成为钻井工程领域的关键技术挑战。研究针对井漏、卡钻及溢流等钻井复杂事故的预警技术进行了深入探讨，系统对比了各类算法模型的特征参数、预测准确性以及实际应用效果，揭示了不同模型在预警能力上的差异与优劣。研究发现，在特征参数需求低且数据来源稳定时，机器学习算法模型在钻井复杂事故预警中展现出突出的准确性与时效性；但面对计算复杂度高、数据质量不佳及来源不稳定等问题，尤其是在钻中井漏与溢流事故预警中，机器学习模型常伴随着高误报率与频繁漏报，且缺乏足够的现场应用实例。为促进钻井复杂事故预警技术的有效转化与数字化转型，亟需加强数据质量提升与模型算法优化研究。尽管面临诸多挑战，大数据和人工智能仍为钻井复杂事故预警技术开辟了广阔的发展空间。
新公网安备65020302000170
新ICP备2021001259号-2
