在以往的钻井生产中,专家工程师通常需要驻守钻井现场,进行数据监测和生产指挥。但是钻井现场大多位置偏僻,环境恶劣,给工作人员带来了很大的不便。为了解决专家工程师需要驻守钻井现场的问题,本文结合远程钻井技术和集成学习算法,研究并实现了钻井实时数据管理系统,主要研究内容包括钻井事故检测算法和钻井实时数据管理系统两部分。在钻井事故检测中,本文提出了基于GA（Genetic Algorithm,遗传算法）-XGBoost的钻井事故检测算法。首先选用训练速度快、准确率高的XGBoost算法应用于钻井事故检测,但由于该算法参数取值对准确率影响较大,且参数繁多,人工调整参数较为困难。因此本文通过网格搜索和遗传算法寻找XGBoost的最优参数。经过实验对比,发现基于GA-XGBoost的算法准确率最高,相比未优化和基于网格优化的XGBoost算法,准确率分别提高了9%和4%。在系统方面,本文主要设计并实现了钻井实时数据管理系统,该系统包括数据远程传输和数据管理平台两个部分。其中数据管理平台以钻井实时数据为基础,实现了用户信息管理、井场数据监测、工程异常预警和钻井模拟仿真四大功能模块。井场数据监测通过设计模拟仪表和数字仪表,实现对钻井数据的实时监测。工程异常预警通过基于GAXGBoost的钻井事故检测算法建立工程异常预警模型,判断钻井过程中发生的事故类型并及时预警。钻井模拟仿真是利用三维建模和虚拟现实技术,建立井场设备的三维模型,构建整个钻井现场的虚拟场景,并编写程序控制钻井模型完成起钻、下钻等操作,最终实现对钻井过程的模拟仿真。在系统开发方面,本文采用基于.NET平台的三层架构,结合SQL Server 2019数据库管理,实现了钻井实时数据管理系统,并对各项功能进行了测试,确保系统能够正常稳定运行。