第1章  数字孪生、自动化和实时中心
  1.1  数字孪生技术
    1.1.1  数字孪生
    1.1.2  五维数字孪生模型
    1.1.3  数字孪生的价值
    1.1.4  数字孪生开发中使用的建模基础
    1.1.5  使用数字孪生监测钻井作业井
    1.1.6  钻井数字孪生的概念
  1.2  钻井自动化
    1.2.1  自动化级别
    1.2.2  建模
    1.2.3  数据通信
    1.2.4  自动化模式
  1.3  实时中心
    1.3.1  协同井规划
    1.3.2  井工程和规划
    1.3.3  实时数据整合和可视化
    1.3.4  实时监控和干预
    1.3.5  预测建模
    1.3.6  钻井优化和详细技术分析
    1.3.7  培训和指导
    1.3.8  数据管理和归档
  1.4  小结
  1.5  习题
第2章  油井优化
  2.1  最优化的数学模型
    2.1.1  最优化基本原理
    2.1.2  几何规划法
    2.1.3  多目标最优化
    2.1.4  随机最优化
    2.1.5  鲁棒最优化
  2.2  油井最优化
    2.2.1  钻井问题
    2.2.2  生产问题
    2.2.3  井控最优化
  2.3  小结
  2.4  习题
第3章  井筒摩阻优化
  3.1  井筒摩阻的基本模型
    3.1.1  直井段摩阻
    3.1.2  弯曲井筒段的摩阻
    3.1.3  二维摩阻建模
    3.1.4  三维摩阻建模
    3.1.5  组合轴向运动和旋转
  3.2  井筒摩阻的高级模型
  3.3  摩阻模型在油井中的应用
    3.3.1  曲率半径井道模型
    3.3.2  DLS
    3.3.3  悬链线模型
  3.4  使用解析摩阻模型设计油井
    3.4.1  造-稳斜井论述
    3.4.2  构建修正悬链线井剖面
    3.4.3  大位移井轨迹比较
    3.4.4  超大位移井设计
    3.4.5  二维井径优化
  3.5  小结
  3.6  习题
第4章  井眼轨迹优化
  4.1  介绍
  4.2  可能影响最优井眼轨迹的约束
    4.2.1  地质力学约束
    4.2.2  防碰约束
    4.2.3  探井约束
    4.2.4  井控约束
  4.3  井眼轨迹优化
    4.3.1  单目标优化三维井眼轨迹设计
    4.3.2  双目标优化三维井眼轨迹设计
  4.4  防止井筒失稳的井眼轨迹优化
    4.4.1  倾角和方位角的约束范围
    4.4.2  获得最优井眼轨迹的算法
    4.4.3  井眼轨迹优化
  4.5  小结
  4.6  习题
第5章  井筒水力学和井眼清洁：优化和数字化
  5.1  水力优化
    5.1.1  介绍
    5.1.2  水力系统
    5.1.3  水力优化
    5.1.4  最佳喷嘴和流量选择
    5.1.5  针对各种井型提出的优化标准
  5.2  井眼清洁
    5.2.1  参数对井眼清洁的影响
    5.2.2  岩屑运输机制
    5.2.3  井眼清洁模型
    5.2.4  岩屑运输和沉降
  5.3  井眼清洁效率实时评估
    5.3.1  井眼清洁策略
    5.3.2  实时建模
    5.3.3  携屑指数
  5.4  控压钻井的新方法
    5.4.1  Reelwell钻井法
    5.4.2  井眼清洁和井筒风险降低服务
  5.5  小结
  5.6  习题
第6章  机械比能和钻井效率
  6.1  机械比能介绍
    6.1.1  钻井效率
    6.1.2  低效率的原因
    6.1.3  钻井效率区域
    6.1.4  机械比能的趋势分析
  6.2  机械比能：下一代数字化钻井优化
    6.2.1  通过实时监测机械比能最大化钻速
    6.2.2  水力机械比能
    6.2.3  岩性预测水力机械比能
    6.2.4  孔隙压力预测的水力机械比能
  6.3  岩石可钻性评估
    6.3.1  可钻性d指数
    6.3.2  地层可钻性预测
  6.4  钻井系统机械比能外的能量
    6.4.1  评估能量损失
    6.4.2  钻柱中的能量流
    6.4.3  钻井能量理论
  6.5  小结
  6.6  习题
第7章  基于数据驱动机器学习的ROP实时预测解决方案
  7.1  引言
  7.2  实时数据管道
  7.3  钻速优化工作流
    7.3.1  传感器
    7.3.2  机器学习模型
    7.3.3  远程操作中心
    7.3.4  钻井平台控制系统
    7.3.5  自动化控制台
  7.4  统计和数据驱动的钻速模型
    7.4.1  多元线性回归
    7.4.2  自适应的神经模糊推理系统模型
    7.4.3  决策树模型
    7.4.4  多层感知器神经网络模型
    7.4.5  径向基函数神经网络模型
    7.4.6  支持向量回归模型
  7.5  小结
  7.6  习题
第8章  套管设置深度优化的高级方法和技术
  8.1  简介
  8.2  问题陈述
    8.2.1  套管和钻头的选择
    8.2.2  油井成本预测
    8.2.3  挑战
  8.3  数学方法：不确定情况下的套管柱放置优化
    8.3.1  不确定性的来源
    8.3.2  效用函数
    8.3.3  套管点选择问题决策树
    8.3.4  完整方法论
    8.3.5  油田案例
  8.4  多标准方法：套管座选择方法
    8.4.1  套管座选择标准
    8.4.2  情景
    8.4.3  数字例子
  8.5  实时方法：利用远程实时监测井的套管座优化
    8.5.1  钻前压力预测
    8.5.2  钻探时的压力预测
    8.5.3  墨西哥湾油井案例研究
  8.6  技术方法：使用非常规钻井方法减少套管数量
    8.6.1  无立管钻井
    8.6.2  管理压力钻井技术
  8.7  小结
    8.7.1  数学方法
    8.7.2  多标准方法
    8.7.3  实时方法
    8.7.4  技术方法
  8.8  习题
第9章  数字井设计和建井中的数据挖掘
  9.1  数据挖掘技术
    9.1.1  数据挖掘简介
    9.1.2  数据挖掘技术
    9.1.3  聚类
    9.1.4  分类
  9.2  数据挖掘在数字钻井工程中的应用
    9.2.1  数据挖掘应用于实时钻井
    9.2.2  流变特性对钻速的影响
    9.2.3  使用数据挖掘的井涌检测
  9.3  小结
  9.4  习题
第10章  基于决策的完井优化
  10.1  基本概念
    10.1.1  多标准决策问题
    10.1.2  多标准决策问题的基本表述
    10.1.3  方法分类
    10.1.4  选择适当的多标准决策方法
  10.2  基于决策的完井优化
    10.2.1  高速气井完井设计的选择
    10.2.2  水力压裂候选井选择参数
    10.2.3  酸化生产井和层选择
  10.3  小结
  10.4  习题
第11章  蒙特卡罗模拟在井筒稳定性优化中的应用
  11.1  基本多元统计
    11.1.1  均值
    11.1.2  方差
    11.1.3  协方差
    11.1.4  相关系数
    11.1.5  偏度系数
    11.1.6  峰度系数
    11.1.7  四分值
    11.1.8  概率密度函数
    11.1.9  累积分布函数
    11.1.10  百分点函数
    11.1.11  分布函数
    11.1.12  置信系数和置信水平
  11.2  井筒稳定性的不确定性评估
    11.2.1  不确定性传播
    11.2.2  井筒稳定性的安全泥浆重量窗口
    11.2.3  井地质力学模型设计
    11.2.4  应力转换和计算方程
    11.2.5  井眼破坏
    11.2.6  概率分布
  11.3  数值计算案例
  11.4  小结
  11.5  习题
第12章  基于案例推理方法（CBR）的数字油井规划与建设
  12.1  基本概念
    12.1.1  知识库系统
    12.1.2  基于案例分析的知识库系统
    12.1.3  基于规则分析的知识库系统
    12.1.4  基于案例推理和基于规则推理的集成
    12.1.5  基于案例分析的知识密集型系统
    12.1.6  本体工程
  12.2  基于案例推理方法在数字油井建设规划中的应用
    12.2.1  基于案例的油井设计体系结构
    12.2.2  基于案例的钻井液推理
  12.3  小结
  12.4  习题