定向钻井技术是根据井下实时测量数据调整井眼轨迹的综合性技术,在石油行业有着广泛应用。传统的定向钻井工具面控制方法是劳动密集型和耗时间的工作,并且在很大程度上依赖于钻井人员的经验。因此,对定向钻井智能化的研究具有重要意义,但目前已有的技术路线大部分依赖于模型的建立与相关系数参数的准确性,在定向钻井系统复杂的井下环境中适应性较差。针对传统方法无法实现跨井自适应决策的问题,本论文从定向钻井系统的数据驱动建模角度出发,研究了一种适用于定向钻井平台的强化学习自适应决策算法,并进行了现场定向实验与分析。本文主要工作包括:（1）针对传统钻井动力学模型受地质、井位等影响较大和依赖模型参数调节的问题,本文采取数据驱动建模方法搭建了定向钻井模型。首先结合定向系统结构特征,设计了基于多头注意力机制LSTM的定向钻井模型;然后基于历史定向数据进行模型的训练、优化和评估,验证了模型的有效性;最后在其基础上进行开发,搭建完整的强化学习环境,便于后续算法的研究;（2）针对定向钻井过程中不同井下环境导致定向策略变化的问题,本文设计了基于强化学习的自适应决策算法。首先根据对强化学习算法的分析选择适合定向问题的基准算法;然后对状态动作空间进行设计优化,在此基础上设计了嵌入专家操作经验的奖励机制、基于样本优先级的经验回放算法,从而提高了决策算法的在线学习效率;最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性;（3）针对决策算法理论与实际应用结合较为困难的问题,本文对决策算法进行了集成封装,实现了算法的快捷部署,便于现场应用。首先通过模型的迁移,使算法具备基本的定向决策智能;然后搭建数据远程实时交互模块,通过对算法进行完整地集成封装,实现多平台快速部署与在线学习功能;最后进行现场自动定向实验,验证了本文提出算法的有效性和实用性。研究结果表明,本文提出的决策算法不仅在仿真对比实验中取得了更优的效果,而且在基于现实钻井平台下的多次测试中完成了定向决策的目标,具备定向钻井自适应决策能力。