1.一种智能钻井专家系统，其特征在于，包括：现场传感器检测系统、智能专家系统和执行机构；所述现场传感器检测系统的输出端与所述智能专家系统的输入端连接；所述智能专家系统的输出端与所述执行机构的输入端连接，由此形成自动闭环钻井调控系统；
其中，所述现场传感器检测系统用于：在钻井全过程中，实时采集钻井检测数据，并将采集到的所述钻井检测数据实时上传给所述智能专家系统；
所述智能专家系统用于：接收所述现场传感器检测系统上传的所述钻井检测数据，并实时对所述钻井检测数据进行智能分析，以优化钻井现场工艺为目标，生成对钻井现场设备的调控指令，并将所述调控指令下发到对应的执行机构；
所述执行机构用于：接收所述智能专家系统下发的所述调控指令，并向对应的现场设备发送所述调控指令，进而控制该现场设备的工作状态，从而优化钻井现场工艺过程；
所述智能专家系统包括：输入单元、专家模型、输出单元和全过程信息化人机界面；
所述输入单元用于向所述专家模型输入基础数据源；所述基础数据源包括与钻井现场相关的井身工程数据、地质环境数据、设备属性数据、邻井资料数据以及所述现场传感器检测系统实时采集并上传的所述钻井检测数据；
所述专家模型包括钻井水力学计算模型、钻井管柱力学计算模型、井眼稳定性分析模型、钻井风险预测及诊断模型、井眼轨道计算模型、机械钻速及成本预测模型和随钻地层压力预测模型；
其中，所述钻井水力学计算模型用于：读取所述输入单元所输入的所述基础数据源，获得钻井泵特性、钻柱结构、钻头类别、钻井液性能、钻井液在管内和环空的流动状态；并计算得到实时钻进循环流动压耗，结合流体力学理论，优化确定钻井水力目标参数，进而生成对钻进过程的控制指令；
所述钻井管柱力学计算模型用于：读取所述输入单元所输入的当前实际钻具组合数据，获得实际使用的钻井管柱内的钻具属性，包括钻具类别、钻具长度、钻具内径外径值、钻具抗拉抗扭值、钻具使用年限和钻具级别信息；并计算得到实时钻进时该钻具的力学数据，优化确定钻井机械极限约束保护参数，进而生成对钻进过程的控制指令；
所述井眼稳定性分析模型用于：读取所述输入单元所输入的派生数据源，获得钻井液在环空地层的实时压力平衡特性，自动计算识别地层岩性，以及不同地层和岩性的可钻性稳定性特点，优化钻进泥浆及水力参数；
所述钻井风险预测及诊断模型用于：预建立钻井风险模型；将所述输入单元所输入的所述基础数据源输入到所述钻井风险模型，运行所述钻井风险模型，对现场钻井工况进行风险预测；其中，所述钻井风险模型包括：井涌风险模型、井喷风险模型、井漏风险模型和卡钻风险模型；
所述井涌风险模型、所述井喷风险模型和所述井漏风险模型的运行过程为：通过所述基础数据源，得到气体检测、钻时数据和钻井液参数的变化情况，通过对所述气体检测、钻时数据和钻井液参数的变化情况进行分析，预测相关风险；
所述卡钻风险模型包括：压差粘吸卡钻子风险模型、沉砂卡钻子风险模型、坍塌卡钻子风险模型、井壁掉块卡钻子风险模型、开泵憋漏卡钻子风险模型、井内落物卡钻子风险模型、缩径卡钻子风险模型、键槽卡钻子风险模型和钻头泥包卡钻子风险模型；
所述井眼轨道计算模型用于：获得真实的地层剖面完整资料，包括地层岩性和密度、储层特性及标志层、气顶、油层、夹层、油底岩性及其深度、地层流体深度和流体压力、流体性质、实钻三维井身轨迹、钻柱及其配件与钻头的实时工况、井下钻井动态工况；对所述地层剖面完整资料进行综合分析与整合集成，解释处理得出待钻井段优化的技术参数及决策，并与设计井身结构地质和工程模型时刻比较，生成对钻进过程的控制指令；
所述机械钻速及成本预测模型用于：预测实时钻压，并对钻压转速进行优化；具体为：
关联钻进过程规律的数学模式与既定的优化目标，建立钻进目标函数；在此基础上，运用人工智能控制理论及线性、非线性规划方法，在确定约束条件的情况下，优化目标函数的钻进参数，进而生成对钻进过程的控制指令；
所述随钻地层压力预测模型用于：对井底压力控制及泥浆管汇系统自动化控制；具体为：实时分析计算在停泵、停钻、起钻、下钻、钻进工况下的井底压力，运用井底压力平衡理论，建立井底压力控制模型，从而优化钻进以及起下钻速度，进而生成对钻进过程的控制指令，控制井侵、溢流、井涌、井喷、井漏、井塌钻井事故的发生；
所述输出单元用于输出所述专家模型所生成的对钻进过程的控制指令；还用于输出报警信息、井身结构、钻具组合、地层环境、井眼轨道、机械参数、水力参数、泥浆固相信息；
所述全过程信息化人机界面用于：显示钻进过程的实时模拟画面以及钻井风险提示；
其中，所述智能专家系统还包括：钻前模拟模块和钻后总结回查模块；
所述钻前模拟模块的运行过程包括以下步骤：
S1，读取与钻井现场相关的基础数据，包括：井身工程数据、地质环境数据、设备属性数据以及邻井资料数据；
S2，基于所述基础数据，模拟创建虚拟仿真井；
S3，所述虚拟仿真井加载待进行的钻井工艺参数，并选取预存储的一种专家模型，将所述钻井工艺参数输入到所述专家模型并运行，得到第1钻井评价报告；其中，所述第1钻井评价报告用于对该虚拟仿真井的工程设计、复杂和风险、成本和效率进行科学评价；
S4，基于所述第1钻井评价报告，调整所述钻井工艺参数，并循环进行S3，由此不断对所述钻井工艺参数进行优化改井，得到最佳的钻井工艺参数；所述钻井工艺参数进行指导现场钻井过程；
所述钻后总结回查模块的运行过程包括以下步骤：
S5，在钻井工程结束后，与钻井现场相对应的所述虚拟仿真井向所选定的专家模型导入邻井完工报告，并向所述专家模型输入钻井全部工程中的历史实时检测数据，所述专家模型运行后，得到第2钻井评价报告，并将所述第2钻井评价报告作为邻井参数数据存储；
所述机械钻速及成本预测模型，具体用于：
步骤10：构造PDC钻头钻进的参数优化多目标函数；
本步骤具体为：根据钻速目标函数和每米钻井成本目标函数，利用二元目标优化理论，构造如下的参数优化多目标函数：
maxF(x)＝α1f1(x)-α2f2(x)
其中：
F(x)：目标函数；
f1(x)为机械钻速目标，单位为m/h；
f2(x)为每米钻井成本目标，单位为元/m；
α1,α2为反映决策者意愿的各目标函数的权重,
步骤20：确定所述参数优化多目标函数的约束条件，根据所述约束条件建立PDC钻头钻进参数优化模型；
其中，所述约束条件包括：钻压约束条件、转速约束条件、钻头磨损约束条件、进尺约束条件、机械钻速约束条件和钻井成本约束条件；
步骤30：根据钻进实时检测参数，实时回归部分方程参数；
步骤40：根据所述PDC钻头钻进参数优化模型，确定PDC钻头的钻进参数，实现钻进参数的多目标优化；
其中，步骤10具体为：
所建立的参数优化多目标函数是一个广义的目标函数；当权重α1＝0，α2＝1时，目标函数变成每米钻井成本最小模型；当权重α1＝1，α2＝0时，目标函数变为机械钻速最大模型；
PDC钻头钻速方程和磨损方程是PDC钻头钻进参数目标优化的基础；即：建立以下的PDC钻头钻速模式和四元钻速模式相结合的方程：
式中：
vpe为钻速，m/h；
k为与岩石可钻性因素相关的综合系数；
Ws为比钻压，kN/cm；
N为钻头转速，r/min；
D为钻头比水功率，W/cm2；
e为自然对数的底数，是个无理数，约等于2.71828；
△p为井底压差，Mpa；
a1,b1,c1,d1分别为钻压、转速、水功率和井底圧差对钻速的影响系数；
假设钻头损伤是以钻头磨损形式出现的，则根据钻头寿命方程和线性累积损伤理论，可得到某一层段或某一微层段的钻头磨损方程为：
式中：
φ为岩石内摩擦角，度；
t为纯钻进时间，h；
hf为钻头磨损量，无量纲；
参数a,b,c,d为钻头寿命方程系数；
N为待优化的转速，rpm；
W为待优化的钻压，kN；
通过积分，可得钻头总钻进时间tf为：
b c dN
tf＝aφWe (hf2-hf1)
hf2，hf1分别为当前时刻和前一时刻的钻头磨损量，无量纲；
总进尺Hf为：
钻速为：
每米钻井成本为：
式中：
Cpm为每米钻井成本，元/m；
Cb为钻头成本，元/只；
Cr为钻机作业成本；
tt为起下钻、接单根时间；
多目标函数表达式为：
确定约束条件，对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，在总体上确定PDC钻头钻进参数；
其中，所述对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，具体为：
Step 1：进化代数计数器初始化：t←0；
Step 2：随机产生初始种群P(t)；
Step 3：评价种群P(t)的适应值；
Step 4：个体交叉操作：P’(t)←Crossover[P(t)]；
Step 5：个体变异操作：P”(t)←Mutation[P’(t)]；
Step 6：个体模拟退火操作：P”’(t)←SimulatedAnnealing[P”(t)]；
Step 7：评价种群P”’(t)的适应值；
Step 8；个体选择、复制操作：P(t+1)←Reproduction[P(t)U P”’(t)]；
Step 9：终止条件判断；
若不满足终止条件，则：t←t+1，转到Step4，继续进化过程：若满足终止条件，则：输出当前最优个体，算法结束；
智能钻井专家系统由系统硬件和软件组成，系统软件由界面层、核心服务层、数据支持层、驱动应用层组成；
其中，界面层完成人机信息及控制指令交互功能；由司钻主界面、钻井工程师界面、平台经理界面、钻井监督界面、设备工程师界面组成；其中，司钻主界面与系统主机一体化设计，通过HDMA接口驱动，其它界面部署在PC机上，通过网络与主机实现远程实时交互；
通过界面层，使系统对钻井全过程首先实现了完全信息化，包括实时钻井机械参数、水力参数、实际效率数据、地理信息、地层信息、安全状况；同时，对钻井全过程实现了以目标靶点为导向的大闭环控制；
核心服务层以软件模型为支撑，采用人工智能算法，对钻井机械参数、水力参数、事故与复杂、井壁及摩阻建模编程，由以下各子项组成：底层调度驱动模块、钻井数据实时处理分析模块、钻井风险诊断预测模块、机械钻速检测优化模块、水力参数检测优化模块、摩阻扭矩计算模块、随钻地层压力计算模块；
数据支持层由设备属性数据、钻井工具数据、钻井工程数据、历史经验数据、实时监测数据、派生计算数据组成；系统数据层采用Mysql5.1数据库，经移植优化后运行稳定，速度快，跨平台性能好；
按系统功能和业务逻辑分为如下几类：
(1)实时采集数据表，存入全部的采集数据；
(2)计算派生量信息表，存入直接计算的派生量；
(3)算法派生量表，存入来自算法计算出来的派生量；
(4)优化参数信息表，存入算法在钻中计算出来的优化参数；
(5)与事故相关的数据，事故判定参数表，此表存放所有事故判定的实时采集数据、派生量、阀值；事故记录表；
(6)单元需要存储的数据，包括钻前优化的参数、设备运行状态、司钻操作信息、报警信息、井下压力提示、系统提示执行记录、事故和复杂情况参数及处理；
(7)存放设计的各项数据以及运行中产生相应的各项实际数据；
其中，所述现场传感器检测系统包括地面传感器检测系统和井下传感器检测系统；
所述地面传感器检测系统包括绞车状态传感器检测子系统、自动送钻状态传感器检测子系统、转盘状态传感器检测子系统、顶驱运行状态传感器检测子系统、泥浆泵运行状态传感器检测子系统、泥浆固相及体积趋势状态传感器检测子系统、MCC的运行监控检测子系统、井控装置检测子系统、立管压力检测子系统和环空压力检测子系统；
所述井下传感器检测系统包括钻头钻压检测子系统、钻头扭矩检测子系统、钻头转速检测子系统、井底压力检测子系统、井底温度检测子系统和钻头方位角检测子系统；
其中，所述绞车状态传感器检测子系统用于检测以下信息：绞车运行状态、报警状态、游车位置、大钩悬重和绞车电机电流；
所述自动送钻状态传感器检测子系统用于检测以下信息：送钻运行状态、报警状态、游车位置、大钩悬重和送钻电机电流；
所述转盘状态传感器检测子系统用于检测以下信息：转盘转速、转盘力矩限制、转盘钻井扭矩和转盘电流；
所述顶驱运行状态传感器检测子系统用于检测以下信息：顶驱运行状态、报警状态、钻井扭矩、上扣扭矩、顶驱转速、顶驱设置参数和顶驱电流；
所述泥浆泵运行状态传感器检测子系统用于检测以下信息：泵冲、泵压、排量和转速；
所述泥浆固相及体积趋势状态传感器检测子系统用于检测以下信息：泥浆入口密度、泥浆出口密度、泥浆入口粘度、泥浆出口粘度、泥浆入口流量、泥浆出口流量、泥浆入口温度、泥浆出口温度、含油含气检测、泥浆池液位高度、泥浆池总体积、泥浆入口电导率和泥浆出口电导率；
所述MCC的运行监控检测子系统用于检测以下信息：液压站泵、绞车液压源、搅拌机、灌注泵、补给泵、加重泵、混合泵、除气器、振动筛、离心泵和剪切泵；
其中，所述执行机构所驱动的现场设备包括：提升系统、旋转系统、循环系统、动力设备、传动设备、控制系统和辅助设备；
其中，所述提升系统包括绞车、自动送钻绞车、游动系统、井口工具、井口机械设备；
所述旋转系统包括转盘、水龙头及顶部驱动设备；
所述循环系统包括钻井泵、高压管汇、循环罐、固控设备、钻井液处理及储存设备；
所述动力设备包括柴油发电机组、燃气机组及电动机；
所述传动设备包括减速、并车、分动、转向、倒转、变速、变矩机械传动、液力传动、液压传动及电气传动设备；
所述控制系统包括SCR/VFD电驱动控制系统、液控系统及气控系统；
所述辅助设备包括供气供水设备、辅助发电设备、辅助起重设备及防喷设备；
钻井全过程功能监测控制分为：钻前模拟、钻中实时监控、钻后总结回查功能；
钻前模拟根据除实时检测以外的输入数据模拟打一口井，对该口井的工程设计、复杂和风险、成本和效率进行科学评价；钻后总结回查，用于对钻井全过程历史数据进一步总结、分析，生成报表，存入数据库，作为邻井资料对将来钻井提供更优化数据指导；钻中实时监控为核心，由钻井水力学计算、钻井管柱计算、井眼稳定性分析、钻井风险预测及诊断、井眼轨道计算、机械钻速及成本预测、随钻地层压力软件模型支撑完成；控制和功能模型严格以现场工艺要求出发，整合不同行业和专业的理论科学和专业技术，包括现场最优化的操作规程和经验，进行科学合理的分析和计算，完全防范和杜绝了人为的误判断、误操作、瞎指挥、高风险、低效率问题；
因此，通过智能钻井专家系统，通过井身结构、钻具组合、地层环境、井眼轨道、携岩情况信息化，钻进参数的实时处理与分析，实现对钻井过程的可视化监测、风险自动控制报警、最优化钻井指令输出。