在旋转钻井中,钻头与岩性是否适应对提高钻井速度和降低钻井成本起着重要作用.目前钻头选型方法主要分定性、定量两种.这两种方法都是从某一个角度去评估钻头、衡量钻头的使用效果,不可避免地形成了各自的缺点.经过大量调查研究,决定应用人工神经网络对大庆油田泉二段以下的登娄库、侏罗系等井段,重新系统合理地选取钻头.通过对比各种人工神经网络模型的特点和适用范围,选择并建立了自适应共振神经网络,引入模式识别中的聚类分析理论优选钻头.在确定神经网络输入层神经元时,综合考虑定性和定量因素,将对深井钻速影响较大的井深、可钻性系数、研磨性系数、钻速、进尺、钻压、转速、井底水功率、井底压差、牙齿磨损,轴承磨损等因素做为输入层神经元,参予钻头优选,使优选结果更合理、更具有科学性.针对侏罗系高硬度、强研磨性和高温等地层特征,为提高钻头抗冲击、抗研磨能力和耐高温性能,与大庆钻井一公司、江汉钻头厂一起研究并生产了Φ215mmHJT617GDG、Φ215mmHJT637GDG等特殊类型钻头,在葡深1井、达深1井两口实验井中进行应用,使用效果较好,新型钻头数据也做为神经元参予钻头优选.根据以上研究成果,编制计算机软件.该软件具有查询钻井资料、拟和曲线、优选钻头等功能.