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为了有效识别与预防钻井工程中的井漏风险，将理论研究与现场实际相结合，自主开发了井漏风险实时监测与诊断系统。其主要特点是采用BP神经网络算法，通过神经网络对邻井风险样本的自学习、记忆和分类，获取井漏风险因素之间的内在联系，对蕴含在钻井工程运行中的规律进行映射，从而使井漏风险推理更具参考性和准确性。分析了井漏风险实时监测与诊断流程，详细介绍了系统的各个模块组成以及主要模块的功能。现场应用表明，该系统能够对井漏风险进行实时监测与诊断。