目前很多采油厂的各开发区块均已进入中高含水调整开发阶段，含水大幅上升，自然递减率增大，所以适时的研究其动态变化规律，并运用这些规律来调整和完善油田开发方案就显得极为重要。油田开发指标分析及预测是进行油田动态分析的重要工作内容，其预测结果的准确可靠性直接影响到对油田开发规划方案的调整及实施和经济效益的评定。指标预测的方法和模型的选择对预测结果的准确度有很大影响，寻找和探寻最优的指标预测方法也一直是石油工作者研究的重要课题，因此本课题的选取有一定的实际意义。本课题采用智能建模方法和技术，基于人工神经网络，智能算法开展对油田开发指标分析预测、生产预警预测、低效井措施效果预测等问题的研究，以解决油田生产中的实际问题，针对不同的实际问题，研究了三种不同的预测模型。深入研究了Elman神经网络模型，过程神经网络模型，径向基函数神经网络模型，根据每个模型的特点和优势，应用到不同的实际问题中，同时对优化算法遗传算法和粒子群优化算法进行了分析，并且根据实际情况提出了对遗传算法的改进，将改进的遗传算法用来优化Elman神经网络，应用到含水率预测的问题中，构建了预测模型。对于指标预测预警问题，选用过程神经网络作为预测模型，将粒子群算法用于过程神经网络的训练，构建了预测预警的指标体系，并建立了模型。研究改进了一种动态K-均值聚类算法，用于确定径相基函数神经网络的中心，将径相基函数神经网络模型用于措施效果的预测，构建了措施效果预测的指标体系，建立了措施效果预测模型。本文提出的三种预测模型，均以油田真实历史数据作为模型训练样本，用采油厂的实际数据来验证模型的准确度，实验证明，三个模型均取得了较好的预测效果。本课题的研究丰富了指标预测方法，同时对指导油田开发和油田规划方案的设计提供很好的辅助作用。