深层、超深层油气资源开发对于我国能源安全意义重大,其主要特点是埋藏深、高温高压等,导致钻井过程中井下复杂频发、钻速慢、建井周期长、安全风险大。传统地面故障检测方法通常响应速度慢、识别精度低、干扰因素多,增加了复杂事故处理的时间和难度。近钻头测量工具能够测量井下温度、压力、钻压、扭矩、振动等工程参数,对于识别井下复杂具有重要参考价值。但由于MWD数据传输速率低,井下实测数据只有少部分传输到地面,未能充分利用。为此,本论文提出利用近钻头工程参数,直接在井下进行工况识别的新思路,开展了如下研究:1.工具内部非均匀温度场与流体压力场对钻压测量的影响及消除方法研究基于井筒温度场计算模型,计算了测量工具内部非均匀温度分布。结合温压耦合有限元模拟,建立了测量工具内部非均匀温度场与钻压测量误差间的定量关系。进一步利用热弹性体本构方程及应变协调方程,推导了消除工具内部非均匀温度场对钻压测量影响的校正公式。基于流体动量方程与浮体理论,建立了井下流体压力场与钻压测量误差间的定量关系。提出了利用试钻法及π定理消除流体压力场影响的新方法。2.基于深度学习的井下工况识别方法研究利用小波分解与重构,预处理了井下实测工程参数。基于PDC钻头钻压-扭矩方程、螺杆钻具扭矩-压耗方程及变质量流动理论,形成了钻井参数耦合分析方法,分析了卡钻、气侵、漏失、钻具刺漏等14类钻井工况井下工程参数变化规律。搭建基于WGAN的双向生成对抗神经网络,提取了工程参数分布规律,明确了复杂工况的判断准则,形成了井下复杂工况识别方法。利用6口存在井下复杂的实钻井测量数据对以上工况识别方法进行验证,结果表明,除喷嘴堵塞外,上述方法能够比地面检测方法更早地识别出井下复杂。将该算法写入井下计算机,可实现工况直接在井下识别。3.基于双点测量的井下气侵与漏失定量检测方法研究利用端到端的监督学习神经网络,识别了井下静止与循环工况,并在这两类工况下,借助双测点间单相水力学压耗模型,确定了流体密度及流变参数。基于瞬态泵排量方程、螺杆钻具扭矩-压耗方程及变质量流动理论,建立了瞬态气侵及漏失数值模型,使用AUSMV格式及特征线法对模型进行了求解,并利用室内及现场试验进行了验证。基于无迹卡尔曼滤波理论与双测点变质量水力学理论,提出了井下气侵与漏失定量检测方法。进一步利用数值模型所生成的双测点模拟数据,验证了上述检测方法。将该算法写入井下计算机,可实现气侵与漏失直接在井下定量检测。本论文基于近钻头工程参数测量数据、以深度学习及双点测量为手段、以井下工况识别为目标,研究了钻压数据校正方法、井下工况识别方法及井下气侵与漏失检测方法,对提高井下工况识别精度具有重要的理论和工程意义。