在各大油田进入深层开发的过程中,机械钻速低是一个普遍和急需解决的问题。究其原因,频繁发生的钻具失效是影响机械钻速低的一个重要原因。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来,具有坚实的理论基础。支持向量机网络类似于人工神经网络,能够在有限样本数据学习下内部寻优,找到最佳的网络结构,又能够克服人工神经网络出现的过学习的缺点,具有很好的人工智能特性。聚类分析是统计模式识别的一个重要工具,它把模式归入到一个类别或聚合类中,从而使在同一个聚合类的模式比不同聚合类中模式更相近,并且用数学方法分析各模式向量之间的距离及分散情况,按照样本的距离远近划分类别。基于此两种理论的一个共同点是判断样本到指定位置的距离,本论文提出结合支持向量机技术和聚类分析理论来分析深井钻具失效的原因,充分发挥该两种理论的人工智能特性的优势,可以获得较好的效果。首先介绍了深井钻具失效的基本类型和主要影响因素,阐述了支持向量机和聚类分析的基本理论。其次,通过对大庆油田徐家围子和海拉尔两个区块现场深井钻井数据的研究,统计了深井钻具失效的相关信息,共有50口深井发生过80次钻具失效,运用数理统计的相关知识,分析出了徐家围子和海拉尔两个区块深井钻具失效的统计规律。再次,运用支持向量机技术和聚类分析理论,首次建立了深井钻具失效原因分析模型,以徐家围子和海拉尔区块深井钻具失效数据为例,通过分析处理得出了该两个区块深井钻具发生失效的主要原因。编制了深井钻具失效的数据库软件,可以按照井号、年份、区块和失效类型进行任意的录入、修改、查询和输出,来记录和存储分析过程中的大量的数据;编制了深井钻具失效原因分析软件,为研究提供了便利。最后,综合研究成果,提出了徐家围子和海拉尔区块深井钻井预防钻具失效发生的措施。