哈法亚油田是我国重要的海外合作开发区块。由于该区块纵向上地层岩性复杂多变,钻井过程中井漏频发,给安全钻井带来巨大的挑战。传统的井漏研究主要关注漏失压力模型、堵漏配方评价及堵漏工艺对策等方面,但在漏失层位不明确的区块钻井时常常面临挑战,无法及时进行井漏复杂情况预测并制定有效的工程对策,诱发井下恶性漏失,进一步增加非生产时间。针对上述难题,系统分析了哈法亚油田复杂地层井漏特征与漏失机理,基于井筒大数据建立了井漏随钻诊断模型,随钻诊断漏失风险,指导安全钻井。本论文具体研究工作如下:(1)复杂地层漏失现状与漏失特征研究统计并分析了现场井漏资料,得到了复杂地层漏失分布规律和特征。统计结果表明213口井中共有137口井发生漏失,单井漏失量介于5m~3到4595.6m~3,其中漏量在381.6m~3以上的严重漏失井有29口,Mishrif和Nahr Umr是漏失最严重的层系,钻进和固井过程均有漏失。根据统计的不同地层的漏失特征和性质,可将复杂地层分为压差性漏失、压裂性漏失和诱导性漏失地层。(2)复杂地层漏失机理与漏失压力模型研究结合录井和测井曲线分析了不同漏失类型对应的地质特征和力学机理,并给出了相应的漏失压力模型,对其中的裂缝性漏失进行了计算分析。研究结果表明裂缝和溶蚀孔洞发育的地层在钻进过程中容易发生压差性漏失和诱导性漏失,含有闭合裂缝或弱面的地层在固井过程中容易发生压裂性漏失。裂缝性漏失计算结果表明漏失速率与井底压差、裂缝宽度、钻井液稠度系数和流性指数呈幂指数关系,且随井底压差和裂缝宽度增大而增大,随稠度系数和流性指数增大而减小。(3)基于随机森林的井漏随钻诊断方法统计典型已钻漏失井的录井数据及井漏信息,对不同钻进深度的录井数据进行标记以区分井漏点和非井漏点,对数据进行预处理形成带有输出响应的训练样本矩阵。采用随机森林算法对训练数据进行学习,利用各项特征参数对井漏点和非井漏点进行分类,建立录井特征参数与井漏之间的对应关系,得到随钻诊断模型。