井涌是海洋油气钻井作业中常见的风险之一,若不能及时发现与控制,容易诱发井喷等严重事故,故井涌监测一直是钻井井控领域研究的重点。目前,常规井涌早期监测技术已发展的比较成熟,可以较为有效地检测出井涌异常,但同时也面临着主观经验性强、信息实时性差、自动化水平低等问题。往往难以满足钻井现场快速精准识别,甚至提前预测的生产要求。针对传统井涌监测存在的问题,本文将数据挖掘技术引入海洋钻井井涌发生与发展的早期预测。以钻井工程参数数据为研究对象,首先,基于钻井井涌特征的分析,选取合适的井涌监测参数构建井涌早期识别特征,优选机器学习中的XGBoost集成模型进行定性识别,并提出一种改进的粒子群算法用于模型参数优化。其次,根据井涌发生之后表征参数序列的变化规律,采用改进的GRU神经网络模型进行定量预测,并进一步对预测结果进行动态聚类,建立基于钻井液出口流量的井涌风险评级方法,实现井涌发展趋势和风险程度的提前预测。最后,在本文建立的井涌早期预测模型的基础上,利用Spark分布式计算框架开发一套井涌预测系统,通过将数据和模型做并行化处理,达到海量数据和数据挖掘背景下井涌快速预测的目的。经现场实例验证表明:数据挖掘技术应用于钻井井涌预测是切实可行的。本文所提出的数据挖掘模型可以实现钻井井涌发生及发展趋势的有效预测,并且具有识别准确率高、实时性强、可操作性好的显著特点,对于海洋钻井过程中井涌的预警与控制具有一定的参考价值和指导意义。