正态云模型模糊推理系统的研究及应用具有重要的意义。本文对不确定现象和事物的数学模型——正态云模型进行了统计分析,提出了一种确定隶属度函数的新方法——模糊减法均值聚类方法,建立了正态云模糊推理系统,最后将正态云模糊推理系统应用于石油钻井井涌事故预报。本论文的主要研究工作如下：(1)在正态云模型统计分析的基础上,采用正态云模型表示隶属度函数。云滴及其对定性概念的贡献、确定度、期望曲线、参数变化对云的影响等统计研究表明正态云模型是定性概念与定量表示之间的不确定性转换模型,正态云隶属度函数综合表示了模糊性(边界的亦此亦彼性)和随机性(发生的概率),正态云隶属度函数具有普适性。(2)提出了确定隶属度函数的新方法——模糊减法均值聚类方法,建立了正态云模型模糊推理系统。采用样本数据,模糊减法均值聚类方法的思想是首先通过减法聚类计算最佳聚类中心个数和聚类中心,再采用模糊C均值聚类方法得到每个数据点对其聚类中心的隶属度值,确定了模糊推理系统输入变量的隶属度函数,并证明了其逼近性,为模糊推理系统在实践中的应用提供了理论支持。(3)提出了石油钻井井涌事故的正态云模型模糊推理预报方法。将正态云模型模糊推理系统应用于石油钻井井涌事故预报,综合表征了石油钻井传感器采集的数据具有的模糊性和随机性等不确定性因素,解决了隶属度函数难以确定和客观描述的难题,推理的结果包含了更多的信息,为提高石油钻井事故预报水平提供了参考。