作为一个人口大国和工业大国,中国长久以来对石油资源开发和战略储备有很大的需求,然而,在诸多石油开发项目获得大量稳定石油资源的同时,石油开发污染的产出规模也进一步扩大,并导致了当地地下水环境不断地恶化。由于地下水具有隐蔽性这一特点,以致地下水环境受到污染后难以及时发现且难以治理。因此,对石油开发污染背景下的地下水环境质量进行预测,是实现地下水环境污染预防和治理的重要保障,本文在文献检索的基础上,对石油开发工程的主要工艺流程和特点进行归纳总结,确定出石油开发工程项目中在不同实施阶段对地下水环境所造成影响的主要污染物和污染源,以此对石油开发污染影响地下水环境进行机理分析和测量指标体系构建,然后借助SPSS软件对测量指标体系的科学合理性进行验证与修正,最终利用GA-BP神经网络预测模型对陕北地区石油开发污染对地下水环境的影响进行仿真预测,并基于仿真预测结果和测量指标体系提出地下水环境的保护措施与建议。通过仿真预测结果来看:我国陕北地区石油开发区域的地下水环境质量为国家标准V类水质,已不可作为生活用水使用,说明陕北地区石油开发污染已经严重影响了当地地下水环境安全;对比GA优化前后的仿真预测结果来看:优化后的仿真预测平均误差由0.0059降低至0.0015,相对误差由0.077%降低至0.011%,说明优化后的GA-BP神经网络预测模型具有更高的预测精度,适用性更强。相比较其他同类型研究而言,本文在分析石油开发污染与地下水环境影响之间量化关系的基础上构建了预测体系。避免了地下水水质取样、实验室分析等流程,减少了人力物力的消耗,对其他领域的环境预测研究具有一定的理论价值。从预测模型的运行过程及仿真预测结果来看,基于GA-BP神经网络的预测模型是可行的、有效的,能够对石油绿色开发与地下水环境保护提供数据支撑,具有一定的实践价值。