钻井是石油、天然气勘探开发的重要手段。钻井工程是一项以地下为对象、隐蔽性很强的工程,很容易发生钻井事故,严重威胁钻井过程的安全,并且很大程度上影响整个钻井过程的进度、质量和经济效益。综合录井技术能实时监测钻井过程相关的工程参数、钻井液参数、气体组分和地层压力等多项参数,并能对其进行量化分析,这为钻井过程实时在线的故障诊断提供了基础,但综合录井技术的故障诊断模块依然停留在阈值法和人工经验进行判断,经常造成异常情况的迟报、错报甚至漏报。在对多年来钻井事故的统计分析中得知,事故的先兆发现不及时、事故类型判断和处理不正确是导致严重事故发生的主要因素。针对当前综合录井技术中故障诊断方法的不足,本文提出基于RS-SVM(粗糙集-支持向量机)的人工智能诊断方法,将该方法应用到钻井过程诊断中,模拟现场专家的判断,大大提高故障诊断的准确性、实时性。本文主要工作如下：首先,介绍钻井工艺,研究钻井过程故障类型及其发生机理,对故障进行特征分析,并研究特征数据的数学描述方法及钻井过程状态识别方法。其次,分析故障检测与诊断的各类人工智能诊断方法,引出适合钻井实际情况的粗糙集和支持向量机的方法。分别研究粗糙集及支持向量机的基本理论及在故障诊断中的应用,推出RS-SVM融合的算法。最后,将RS-SVM融合方法应用到钻井过程故障的实际诊断中,先利用粗糙集方法对故障样本进行属性约简,在不改变故障分类的基础上最大程度的去除冗余特征,降低了样本的维数,再将经粗糙集方法预处理后的数据输入支持向量机进行训练,进而设计出钻井过程故障检测与诊断系统。系统经测试表明,基于RS-SVM的故障诊断方法能充分利用综合录井的参数,快速识别钻井过程状态类别,并在异常情况出现时快速准确的诊断故障类型,具有较高的预报精度,有效辅助钻井工程技术人员进行故障检测与识别,避免钻井故障的发生。