众所周知,钻井是国内外油气资源勘探与开采的主要手段,在钻井过程中,岩石是主要的工作对象,钻头要钻遇和钻穿多种岩石。构成地壳的岩石,是一具各向异性的非均质体,其品种极多且性质各异。因而,测试并获取诸项与钻井工程有关的岩石性能参数、研究各参数间的相互关系,是石油钻井工程技术领域中的主要研究内容之一。作为基础性研究工作的岩石性能参数测试及其应用研究,对于加快石油勘探开发速度、提高钻井工艺技术水平具有重要意义。本文选取胜利油田的东营、沾化、车镇、昌潍、惠民五大凹陷中的668块岩心为研究对象,首先进行了岩石的物理性能参数(孔隙度、渗透率、密度、声波速度)和钻井地层岩石工程力学特性参数(可钻性、硬度、塑性系数)的室内实验测定,获取了一定数量的岩石物理性能和工程特性实验数据。然后在对实验数据进行分析处理的基础上,分别建立了基于岩石孔隙度、渗透率、密度和声波速度的钻井地层工程特性双参数预测模式,在应用该模式进行钻井地层工程特性参数的预测时,其平均预测精度达到了80%左右。最后应用BP神经网络,建立了基于岩石物理性能的钻井地层工程特性多参数预测方法,该预测方法能够在一定程度上提高钻井地层工程特性参数的预测精度。本文研究结果表明,钻井地层工程特性与岩石物理性能之间有较强的相关性,应用岩石的物理性能参数预测钻井地层工程特性参数是一种切实可行的方法。