我国大直径硬岩钻井追求的目标是:在安全的前提下，提高机械钻进速度和实现井斜控制。然而，在钻井实践中，对影响机械钻进速度和井斜的各种因素认识不够充分，导致钻井参数优化与预测模型存在一定缺陷，没有指导后续工艺参数的调整、施工计划制定的依据。因此，开展钻井参数优化与预测研究，对我国大直径硬岩钻井技术的发展具有重要意义。　　 本文基于我国大直径硬岩钻井参数优化与预测存在的问题，以新疆某地区大直径硬岩钻井的钻进基本情况为对象，开展钻井参数优化与预测模型研究。　　 论文首先介绍了大直径硬岩钻井参数优化与预测研究的课题背景，然后对研究目的、意义以及国内外相关技术的现状与发展趋势进行简要的论述。指出了现有钻井参数优化与预测模型中存在的问题，提出了参考国内外油气井研究成果，并结合多目标优化理论和自适应神经网络模糊推理系统开展研究的技术路线。其次，对钻进过程进行了系统的分析，明确了大直径硬岩钻进过程的系统目标，着重分析了岩层可钻性、机械参数、洗井液循环量、井深等因素对机械钻进速度和井斜的影响及其关系。在此基础上分别构建了基于多目标/多元回归分析的和基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的钻井参数优化与预测模型。最后，使用钻井实测数据，对两种钻井预测模型进行了测试与评价，验证了两种模型的应用可行性。比较分析了两种模型各自的优缺点，介绍了在钻井实践中，将两种模型结合使用的方法。