作者简介：李昌盛（1985—），硕士，副研究员，现任中石化石油工程技术研究院数智技术研发中心主任师，研究方向为钻井参数优化、复杂故障预警、钻头选型、边缘计算等。
E-mail：lics.sripe@sin‐opec.com
通信作者：孙华凯（1994—），硕士，助理研究员，研究方向为钻井参数优化、复杂故障预警、钻头选型等。
E-mail：sunhk.sripe@sinopec.com
基金项目：中石化科技项目“基于数据驱动的区域钻头优选方法研究”（编号：P25008）。
基于物理约束机器学习的PDC钻头智能选型技术研究
李昌盛，孙华凯，张 乐
中国石化石油工程技术研究院有限公司
摘要：为解決传统PDC钻头选型依赖经验、在软硬交错地层中适配性差导致机械钻速低、进尺短等问题，提出一种基于物理约束机器学习的PDC钻头智能选型技术。通过收集7个油田3410口井的23171条钻头使用记录，构建涵盖地层抗钻特性参数（抗压强度、研磨指数、冲击指数）、钻头结构参数、钻井参数及螺杆参数的数据库；基于地层与钻头的适配机理，建立以三参数为核心的物理规则模型，量化刀翼数、切削齿尺寸等结构参数与抗钻特性的匹配关系；将物理规则作为约束嵌入多目标神经网络模型，以机械钻速和进尺为优化目标，结合改进的NSGA-Ⅱ算法搜索帕累托最优解，实现钻头结构参数的定量化自动推荐。现场应用于XQ1井须家河组地层，推荐的6刀翼16mm齿PDC钻头实现进尺257m，机械钻速1.69m/h，较邻井机械钻速提升显著，验证了该技术的科学性与有效性。研究成果为复杂地层PDC钻头高效选型提供了理论与技术支撑。
关键词: PDC钻头；物理约束；机器学习；智能选型；软硬交错地层；多目标优化
引用本文：李昌盛，孙华凯，张乐 . 基于物理约束机器学习的 PDC 钻头智能选型技术研究［J］. 钻采工艺，2026，49（1）：133-140LI Changsheng，SUN Huakai，ZHANG Le. Research on Intelligent Selection Technology of PDC Bits Based on Physics-Constrained Machine Learning［J］. Drilling and Production Technology，2026，49（1）：133-140
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