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钻井工程是一个规模庞大、技术复杂的系统性工程,一直占据石油勘探开发投资的首要位置.提速提效是钻井工程永恒不变的追求目标.利用信息技术优化钻井参数,可以减少事故复杂,提高钻井时效,显著缩短钻井施工周期,节约勘探开发成本.钻速预测是钻井优化的重要组成部分.本文介绍了一种基于机器学习的渗透率预测方法及其应用效果.针对钻速预测问题,通过对采集到的特定区块的历史数据进行挖掘,设计并实现了基于集成学习算法的机械钻速预测模型.同时,将该方法与SVM、LR、KNN等传统机器学习算法进行了比较.实验结果表明,该算法比其他方法具有更好的准确性和适用性,可为提高机械钻速提供科学可靠的参考,为实现智能钻井提供技术支撑.