随着油田进入采油中后期,老油田机采系统高效运行调控受制因素越来越复杂,目前,大庆油田中区抽油机井系统效率分布在18%-30%之间,系统效率分布差别较大,具有较大的挖潜空间。而传统抽油机井系统效率多以单井为研究对象,无法从整个区块出发考虑油水井间、区块开发制度、开采措施等关联因素对抽油机井系统效率的影响,导致难于从根本上解决油田采油中后期抽油机井低效运行的难题。随着数字化油田的发展,油田现场每天产生大量的工程数据及地质数据,这为从地质工程一体化角度实现对抽油机井系统效率的分析提供条件。本文从数据挖掘视角,将地面数据和井下数据相结合,开展了抽油机井系统效率影响因素分析及核心控制因素预测,为机采系统效率的分析手段及管理措施提供新方法。主要研究内容如下:注水开发老油田的注水量决定了油井产量,本文利用灰色关联法确定区块最佳连通注采井组,基于Sine映射的麻雀搜索算法改进BP神经网络,建立注水量预测模型,预测平均相对误差为4.5%,解决了注水采油技术中传统方法无法判别注水井与采油井连通关系的难题,为区块减缓含水量上升、保持产量稳定、提高机采系统效率提供依据。抽油机井系统效率影响因素复杂且因素间互相关联,基于此,本文首先通过聚类分析方法获取区块内抽油机低效井特征,并利用Lasso-Lars算法获得区块抽油机井系统效率的主要影响因素,采用DBSCAN算法和熵值法结合改进的K-means算法对区块抽油机井特征参数进行聚类分析,实验证明改进算法得到的区块低效井参数特征更为突出,研究表明大庆油田外围某区块油井的日产油量、含水率、油压等十二个因素为区块低效井特征参数。利用长短期记忆网络（LSTM）对上面聚类分析得到的日产油量、含水率等十二个区块低效井特征参数进行时间序列预测,针对低效井根据合理值范围进行参数调整,其中与注水量相关的日产液量、含水率等参数,利用灰色关联分析确定的最佳连通注水井,通过改进的Sine-SSA-BP注水量预测模型调整注水量,并预测调整后的机采系统效率状况,进而达到提高区块抽油机井系统效率的目的。基于上文内容搭建了油田机采系统效率评价与预测系统,根据系统功能需求分五个模块:用户管理模块、区块油田数据管理模块、区块系统效率评价模块、区块油井参数预测模块、区块油井参数调节模块。该系统根据区块的基础历史参数,可以准确挖掘注采井之间隐藏的联系、区块内抽油机井系统效率特征,并对区块内的油井特征参数进行预测分析,提出了提高区块机采系统效率的有效方案。本文基于数据分析技术,以区块为分析对象,建立了油田机采系统效率分析技术,为提高油田开发中后期机采系统的高效运行提供了新方法。