石油天然气资源是人类社会发展的基础,钻井工程是勘探开发油气资源的必要手段,但是钻井施工过程中频发的井漏事故导致了大量的时间和资金的损失,严重制约了油气资源的高效开发。传统的钻井井漏预防方法从理论模型出发,有着坚实的物理基础,但是模型很难综合的考虑地层因素和施工参数之间的耦合作用,另外对于地层信息的不确定也导致传统的井漏预测方法很难得到很好的预测表现。因此,构建高效的井漏预测方法具有十分重要的意义。针对上述的问题,本文利用机器学习的方法,构建了一套数据驱动的井漏预测模型,设计了井漏风险评估和施工参数优化设计的方法,具体完成如下的工作:利用伊拉克哈法亚油田的13口钻井数据,通过对数据的清洗、归一化,数据特征的重要性评估,确定了16个数据特征,用来构建纯数据驱动的井漏风险预测模型。首先采用传统的确定性的神经网络模型,利用模型的预测结果,阐述了机器学习中的“点估计”模型的内在缺陷和潜在的风险,体现采用贝叶斯神经网络模型的重要意义。然后理论上分析了目前流行的三种贝叶斯神经网络的理论基础,通过模型的构建和优化,评估了三种模型在本文的数据集中的预测表现。最后本文确定选用混合密度网络模型设计井漏风险预测方法。首先,解释了混合密度网络模型中的认知不确定性信息的来源和本质,利用模型预测的不确定性信息建立了井漏风险的评估方法。基于不确定性信息构建了井漏风险指标,设计了井漏风险实时预测系统。并以构建的风险指标为优化目标,利用贝叶斯优化的方法进行施工参数的优化设计,以此来尽可能的避免在钻井过程中因人为因素导致的井漏事故。通过本文的模拟实验表明,采用贝叶斯优化进行施工参数设计基本可以满足实时优化的要求。本文是以解决具体的井漏问题出发,详细的阐述了贝叶斯神经网络在石油工程中的应用。处理井漏问题是贝叶斯神经网络的一个典型的应用,另外对于提高钻速、防喷、钻具防卡等众多的石油工程中的典型问题来说,本文介绍的模型都具有非常实际的应用。