随着勘探开发进程的不断推进,油气田的勘探与开发正在逐步向超深、超高压、超高温的方向发展,在这个过程中,钻井作为油气开发的核心技术之一,正面临地质环境和工艺技术日趋复杂的挑战。随着钻井所收集的数据日趋繁杂和庞大,目前油气行业已经开始从人工化向着自动化、信息化、数字化、智能化方向发展。在这种快速发展的进程中,油气行业面临一个亟待的解决问题,即缺少能够辅助实现智能化、动态、实时的钻井数据分析与挖掘的基本平台。这里所述的平台是指能够将云计算、大数据、可视化等数据分析技术集合起来为钻井领域提供数据管理、处理分析等基础支持的系统架构,该平台的主要目标是解决钻井数据分析在实际应用中所面临的方案、架构、计算效率等问题。针对该问题,本论文以石油、天然气工业中的钻井作为问题的主体,从中提取出数据分析与挖掘的平台级需求作为研究对象,利用云计算、大数据、可视化等方面技术的优势,遵从工程应用与智能化的技术思路,运用云平台与机器学习相结合的方法对大量钻井、录井、测井、地质数据进行大数据分析,建立一个能够支持钻井大数据分析的云计算与可视化平台,为优化钻井作业提供决策支持依据。本文基于Hadoop的HDFS文件系统实现分布式数据存储,并通过Hive数据仓库和Spark运算框架对数据进行统计分析,其计算与分析结果由可视化工具Fine BI进行展示。在Fine BI的辅助下,系统能够实现对统计分析结果进行直观的可视化展示。为了测试平台在机器学习计算效率方面带来的优势,本文利用Spark MLlib机器学习库对数据进行了相应算法测试,以钻井过程中的卡钻事故分析为测试对象,核心目标则是为了测试本平台的优劣势以及适用条件,为本论文所建立的云计算大数据平台进一步应用提供数据测试支持与依据。