溢流是钻井过程中最常见的风险之一,如果对溢流风险识别不及时,可能会造成相当严重的井控风险,甚至是井喷,进而带来人员伤亡和经济损失。钻井过程中,由于地层情况不断变化,部分参数难以准确确定,因此利用常规的公式进行计算,往往很难准确地识别溢流。随着人工智能的发展,可以引入人工智能方法,找到各工程参数之间的隐蔽联系,以便于更好的识别溢流风险。本文调研了大量的人工智能算法,研究了每种算法各自的优缺点。在此基础上,优选了BP神经网络算法和随机森林算法。BP神经网络具有大规模并行处理、高度的鲁棒性和学习联想能力的特点。论文选择综合录井数据中的23个参数作为输入层,优选隐含层个数与节点数,优化传递函数,通过前向传递和误差反向传递过程,建立了BP神经网络溢流识别模型。随机森林是一种有监督学习算法,它最大的优势就是随机性,各个样本之间相互独立,依赖性弱,而钻井实时数据同样具有相对独立的特性,所以拟合性较好。在综合录井参数中,选取8个主要的特征参数,包括:出口流量增加、总池体积增加、立压降低、总烃增加、钻时降低、泵冲增加、悬重可能突变、出口密度降低,其他参数的变化作为次要特征参数。选择合适的决策树个数和叶子节点等参数,通过对数据归一化处理与分析,进行样本的选择和决策树的分裂,直至不能再分裂为止,进行数据的学习和训练,进而构建随机森林模型。BP神经网络和随机森林方法各有优缺点,因此需要两种算法相互配合,以便进行溢流风险的准确识别。基于上述两种智能算法,利用Python编程语言开发了一套分析程序,并使用现场某井数据进行了验证。论文研究方法可为溢流的准确识别提供一定的参考。