简介： 本发明公开了一种基于BP神经网络的复杂井况钻前泥浆漏失预测方法，所述方法为：S1、收集目标区域历史地震属性数据、漏失案例相应的工程及地质数据资料；S2、对收集数据进行标准化处理，并且为了方便方法的实施，对所有数据进行转换处理；S3、以预处理后的历史地震数据为输入，以漏失情况为输出，以真实漏失状态为标准值，监督训练并优化得到漏失预测神经网络模型；S4、输入目标区域地震即时地震数据，由模型自动评判出此区域各深度对应的漏失情况。本发明解决了现有复杂井况钻前难以准确预测井内状况、容易出现泥浆漏失的问题。