目前,由于油气资源的不断开发,我国浅层石油已经开采殆尽,主要油气来源逐渐变为非常规及海上油气资源。这些油气资源的地质条件更加复杂,钻井工程作业风险更高、难度更大。随着多年来各大石油公司的信息化程度不断完整,在钻井技术的系统上都累计了大量的历史及实时数据,如何有效利用数据驱动及机器学习的方法准确预测和优化钻进过程已经成为目前亟待解决的难题之一。本文利用机器学习和智能优化算法,通过理论分析与实际数据测试探索提高机械钻速的数据驱动新方法,提高钻井效率,降低钻井成本。本文的研究目标分为机械钻速预测与工程参数优化两个方面。在机械钻速预测方面,本文在调研大量模型的基础上,发现传统预测模型基于大量的经验公式,并且对于所用参数要求较为固定,应用中缺乏灵活性。因此,本文采用了仅从数据进行分析的机器学习算法,建立数据驱动模型,大大提高了机械钻速的预测精度。另一方面,在机械钻速机器学习模型对作业工程参数来进行预测的基础上,利用优化算法以平均机械钻速最大为目标进行钻井参数优化。通过该模型的优化计算,找出平均ROP最快时对应的钻压和钻速,提高钻井的效率。利用该方法对实验井进行测试,ROP预测模型的准确率达到了93%,对全井段的钻压钻速取同一数值时ROP提高了12.51%。而进一步分层段,对不同地层采用不同钻压钻速值时ROP提高了37.74%。该方法通过准确的机械钻速预测模型对不同钻井参数下的钻井速度进行计算,选取最优参数组合,大幅度降低了钻井时间,缩短了建井周期,节省了钻井成本。此外,本文的研究内容不仅推动了钻井的数字化和智能化的发展和转型,并且对钻井智能决策方面的应用研究具有一定的意义,为油气田进一步优质高效的钻井提供了科学的理论支撑。