井壁失稳现象是钻井过程中发生几率较高且较为严重的钻井问题之一,容易引起缩径、井喷、井漏、井塌、卡钻等井下复杂工况和事故,导致现场用于处理复杂工况的非生产时间大幅增加,严重影响钻井速度、建井质量和勘探开发效益,因此深入研究井壁稳定预测理论具有重要的意义。井壁稳定分析通常是在确定地应力、孔隙压力及地层岩石力学性质的基础上,基于弹性力学模型对井眼周围岩石应力状态进行计算,根据失效准则判断井周岩石是否发生破坏,准确获取岩石力学参数以及孔隙压力数据对于井壁稳定分析方法至关重要。目前常用的确定岩石力学参数的方法主要是通过大量的室内实验数据回归拟合方程计算获得岩石力学参数,对特定种类与区域的岩石力学参数具有很好的预测效果,但是泛用性较差;地层孔隙压力预测目前主要是利用声波测井数据采用伊顿法、鲍尔斯法等模型进行计算,并未充分利用其它可能含有孔隙压力信息的测井数据,导致模型不够全面。本文针对以上问题,选用机器学习方法预测地层孔隙压力与岩石力学参数,利用井壁稳定力学模型对井壁稳定性进行评价。机器学习方法可以有效克服传统方式使用的拟合公式选用影响因素较少的问题,基于相关物理机理,利用更多测井数据进行预测。本文通过进行文献调研,结合实验数据与现场井史数据,选取并整理理论上可能是岩石强度参数和地层孔隙压力影响因素的数据,运用灰色关联模型,定量确定各自的主控因素,优选数据形成训练样本集和测试样本,应用多种机器学习方法建立预测模型,结果表明:针对三种岩石力学参数的预测,GA-BP神经网络预测效果均好于另外两种方法,平均误差分别为4.97%、12.83%和9.90%;针对地层孔隙压力的预测,最小二乘支持向量机回归方法预测的平均误差为1.41%,预测效果最好,具有很好的适应性。应用构建好的岩石力学强度参数预测模型与地层孔隙压力预测模型,利用现场测井资料和实验数据,较为准确地绘制了该区块某井的三压力剖面。