作者简介：罗凯（1971—），博士，正高级工程师，现任中石油长城钻探工程公司副总经理，1999年毕业于石油勘探开发科学研究院，长期从事深层/超深层油气藏开发、非常规油气藏技术研究，致力于AI技术研发、智能钻井系统、超深层井场实验室等工作。
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通信作者：周超（1988—），硕士，高级工程师，2014年毕业于中国石油大学油气井工程专业，长期从事智能钻井研究及服务工作。
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钻井智能优化技术研究进展与实践——以“长龙号”智能钻井系统为例
罗 凯，周 超
中国石油长城钻探工程有限公司
摘要：由于随着人工智能技术向油气行业深度渗透，智能优化钻井已成为提升钻井效能、实现降本增效的核心路径。文章在系统梳理国内外智能优化钻井技术进展的基础上，以我国首套具有完全自主知识产权的“长龙号”智能钻井系统为研究对象，阐述了其“感知-决策-执行”一体化的智能优化框架。重点剖析了“长龙号”智能钻井系统中智能决策平台的功能，阐述了钻进、起下钻等工况场景下的智能优化技术进展。辽河油田的工业化应用结果表明，该系统实现了钻井参数从经验驱动到机理数据联合驱动的升级，平均机械钻速提升36.5%，起下钻效率显著提高，工程风险预警及时率与准确率均达100%，验证了智能优化技术在保障安全、提升效率方面的巨大潜力。本研究为复杂油气藏条件下的钻井工程智能优化提供了行之有效的“中国方案”与实践范例。关键词：智能钻井；钻进优化；起下钻规划；井眼清洁；工业化应用
引用本文：罗凯，周超. 钻井智能优化技术研究进展与实践—以“长龙号”智能钻井系统为例［J］. 钻采工艺，2026，49（1）：124-132LUO Kai，ZHOU Chao. Drilling Intelligent Optimization Technology：Research Progress and Field Practice，Case Study of the“GW-Loong”Intelligent Drilling System［J］. Drilling and Production Technology，2026，49（1）：124-132
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