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由于石油钻井工程的复杂性、不确定性及井下工作状态的隐蔽性和一些测量参数的滞后性，再加之决策者在压力下做出判断的不可靠性，经常导致不能及时发现钻井风险，甚至产生重大悲剧事件。而BP神经网络可以通过自学习、自适应获取信息之间的内在联系机制，有效解决了信息复杂性、不确定性和隐蔽性的问题，实现信息之间非线性映射，是一种很好的多参数智能融合方法。然而以前利用BP神经网络的钻井风险诊断方法的研究并不多见，且只考虑了风险发生时的一些地表采集的风险征兆参数，没有考虑引起钻井风险发生的原因。文章将风险发生的征兆参数和引起风