钻井作业效率差异明显是当前某钻井公司面临的显著问题,具体表现为:同一钻井作业队伍在不同钻井作业区块间钻井效率及钻井速度等方面存在较大的差异,不同的作业队伍在同一作业区块采用相近的施工机械参数条件下存在明显的钻井速度差异;此外,虽然钻井公司经过多年信息化建设,已经积累大量的历史资料（钻井作业数据）,然而对于这些数据分析利用方面还存在明显不足。因此为了解决以上问题,本文提出研发钻井作业对标建模及辅助决策支持系统这一解决方案。本文首先阐述了钻井作业数据对标管理、BP神经网络、辅助决策系统的相关理论和国内外研究;其次从系统的需求分析开始,经过和系统使用者充分的沟通与调研,参考了大量的文献资料,结合所处的行业背景,明确了用户的需求;基于此,本文对获取到钻井作业数据进行细颗粒度的划分,规范了数据的存储,实现了钻井作业数据对标管理,建立基于BAS-BP算法的机械钻速预测模型,用以辅助钻井决策人完成钻井作业施工。最后在此基础上,完成了钻井作业对标建模及辅助决策支持系统开发。系统整合了钻井作业所产生的数据,改善了数据存储问题;实现了区域间施工环节最优施工方案且初步形成资源共享;同时为决策者提供了更加客观有效的决策方案,有利于决策者钻井作业施工的把控;从整体上提高钻井作业的效率与速度,提高了决策效率与科学性。整体来说,钻井作业对标建模及辅助决策支持系统,较好的完成了钻井数据对标业务和辅助决策业务;同时为钻井公司从管理流程为主的线性范式管理方式逐渐向为以中心业务数据为导向的扁平化管理转变提供了数据支撑。