钻井现场环境极为恶劣，网络一直保持畅通很难。利用边缘计算平台提供的资源管控能力，支撑可视化、模拟、仿真等技术对数据实现可视化和多维表达，辅助场景化的人工智能分析模型，为设计优化、过程参数优化、井眼轨迹控制、井筒完整性监控、钻井风险识别、钻井程序决策提供边缘侧智能化的分析成果和决策信息，助力钻井过程降本增效、强化安全保障。此时的边缘计算摇身一变，成为了钻井现场不可替代的“优化大师”，为井筒找到一条最优、高效和安全的路径。
（1）钻井的优化设计。钻井的优化设计是保证安全、高效和低成本作业的基础，边缘计算的边缘智能分析模块可用于井眼轨道优化、钻头优选、地层破裂压力和漏失压力预测、套管下深优化、水泥浆性能预测等，可以提高钻井设计的准确性和可靠性。
（2）钻井过程参数的优化。钻井过程参数的优化主要通过使用边缘计算的边缘端处理能力对井下机械钻速、井底钻具组合响应特性、钻柱振动、钻头性能、钻遇地层特性等参数的监测，来降低钻井作业的不确定性，并提高预测的置信度。钻井过程中经常会遇到不同的地质条件，如岩性的变化、地层压力的变化等，实时了解钻头周围岩石的物理及力学性质对于优化钻井参数非常重要。尽管随钻测井可以提供这些信息，但其传递到地面的信息与钻头实际性能之间存在深度滞后。边缘计算能够以机器学习工作流程中的钻头与钻柱性能数据为基础，来预测随钻钻头处的岩性。
（3）钻井井眼轨迹控制。在地质导向和旋转导向施工过程中，需要经验丰富的专业人员做大量的决策，人工判断易出现的错误与误差。利用边缘计算中预置的人工智能算法和庞大的知识库，使钻井井眼轨迹导向与控制完全可以离开人的干预，井下信息的测量、传输和控制指令的产生、执行则完全可以自动进行。
（4）井筒完整性监控。在钻井过程中，特别是高温高压深井钻井，会遇到井漏等各种井下复杂情况。利用边缘计算的数据采集及支持向量机（SVM）的机器学习技术可以进行井漏预测。
（5）钻井风险识别。意外的溢流和井涌对钻井作业构成重大风险。需识别井喷等众多事故隐患，通过边缘计算能及时发现问题、尽快处置。
（6）钻井程序决策。为达到提高产量、降低成本、节省时间的目的，经常要选择一些特殊的钻井作业程序，如欠平衡钻井、过平衡钻井、喷射钻井等。为评价所选作业程序的适用性，边缘计算可根据案例推理为现场提供作业建议。