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在油气钻井过程中有大量复杂和不确定的因素，采集和获取的信息往往是不精确的、模糊的、不确定的、非数值化的，常常需要从人类思维活动和认识的角度来进行判断、识别。
该文在现有长庆钻井数据库管理系统的基础上，结合数据仓库相关理论与技术，采用人工神经网络的融合方法，对信息融合技术在钻井信息管理中的应用进行了研究。
该文将多级数据仓库思想与信息融合理论相结合，提出了基于多级数据仓库的钻井信息融合模型。在此基础上，用人工神经网络的融合方法，分别建立了钻压优化和卡钻事故诊断的数学模型，并编写了相应的软件模块实现其功能。结果表明：人工神经网络的信息融合方法能够克服钻井信息非线性和不确定性等问题，并对钻井信息有很好的自动识别和优化能力。