钻井作业是一项隐蔽性地下工程,面临着多种不安全因素,如人员的违章作业、安全管理缺陷、设备失效等,这些不安全因素引发作业过程中的各类事件事故,既造成财产损失又威胁到人身安全。因此,有必要对钻井作业过程进行管理,建立一套安全分析与评价系统,为钻井作业提供科学指导。BP神经网络因其良好的自适应、自学习以及对非线性连续函数的拟合能力,近年来常被应用于安全评价领域。然而,钻井作业是一个具有随机性、不确定性的复杂系统,影响其安全状况的因素较多,各个因素之间相互联系。从而造成BP神经网络输入节点很难优化、网络结构复杂、收敛过慢等问题。灰色关联度分析法能够定量的分析各个因素与被影响特征之间的关联程度,同时该算法不受样本大小和样本是否具备典型分布规律的限制,且分析结果能够与定性分析相吻合。因此,本文结合BP神经网络和灰色关联度分析法作为钻井作业安全评价的模型。本文以钻井作业安全评价模型的构建为目的,以西南某钻探公司“钻井作业安全分析与评价系统”项目为背景,详细描述了钻井作业安全分析与评价系统的研究、设计和实现。首先本文对该钻井作业安全评价的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行了介绍;然后对钻井作业安全评价模型进行研究,确定安全评价指标体系和安全等级划分,构建了基于灰色关联度分析法和BP神经网络的钻井作业安全评价模型,通过灰色关联度分析法确定了引发钻井作业风险的主要因素,BP神经网络分析、预测钻井作业的安全等级。最后通过统一建模语言完成了系统的需求建模和设计,并以Java和C#作为主要开发语言,使用SQL Sever和SQLite分别作为系统的服务器数据库和客户端本地数据库,对服务器端和手机端进行开发实现并进行测试。