本发明提供一种钻井井下工况的识别方法、识别系统以及存储介质，属于石油钻探工程技术领域。识别方法包括实时采集钻井过程中的地面录井数据，该地面录井数据包括时序数据和非时序数据；将时序数据和非时序数据分别输入预先构建的双输入网络模型，获得井底钻压和井底扭矩以及基于井底钻压和井底扭矩，确定钻井井下工况。通过上述技术方案，在在不下入井下测量工具的情况下，基于机器学习的方法，可基于地面数据反演井下钻压、扭矩等关键计算参数，实现了井下计算参数的高精度预测，大幅提高了井下工况预测精准度和可靠性。