大多数油气田已经基本完成了信息化、数字化建设,为了进一步合理、有效地利用数据资源、节约成本、提高效益,建设智能化油气田是目前油气勘探开发行业的发展趋势。实现智能油田的基础是数据的实时采集与处理,目前,油井产量、含水率以及系统效率等参数的监测方法费时费力,用预测值来代替监测值可以极大的节约成本,但预测方法也存在着各自的优缺点和适用性,无法满足油田智能化建设的需求。针对这些问题,基于目前油田现场的生产情况,调研、分析目前各种采油方式的井筒流体温度计算模型,考虑多因素,建立更完备的井筒流体温度计算模型,并分析产量对井口流体温度的影响机理,推导井口温度与产量关系式,建立基于实时井口温度的油井产量预测模型,为产量实时监测提供新的方法;基于压力、电参数、油水密度和井身结构等生产数据与含水率之间函数关系的分析,运用人工神经网络对该函数关系进行研究,建立油井含水率实时预测模型;运用ARIMA模型建立油井系统效率预测模型,根据建立的油井系统效率预测模型与最优系统效率计算模型得到油井节能潜力预测模型,对油井的能耗和节能潜力空间进行预测。同时,编制了“基于实时监测数据的油井关键参数预测”软件,并使用某采油管理区的抽油机井、潜油电泵井和地面驱动螺杆泵井实际生产数据进行计算分析。结果表明,产量预测的平均相对误差分别为7.48%、3.48%和3.47%,其中抽油机井的预测结果与功图法的计算结果进行对比,两者相差0.71%;含水率预测的平均误差分别为6.85%、4.23%和3.24%,明显小于经验模型的预测误差;系统效率预测的平均相对误差分别为9.35%、9.58%和9.73%;评价了30口抽油机井、30口潜油电泵井和30口地面驱动螺杆泵井的节能潜力,三种采油方式的平均单井节能潜力分别为63.00 k W·h·d-1、269.84 k W·h·d-1和46.70 k W·h·d-1。因此,研究的预测模型精度能够满足生产需要,为产量、含水率和系统效率等油井生产关键数据软测量提供了新方法,有助于油田实现智能化的油井生产潜力分析与优化决策。