单井生产与操作成本数据是衡量油田生产效益的决定性因素,准确的分析预测可以辅助管理者调整油田单井的开发方案,提高油田企业动态运转的经济性和安全性。目前,油田企业在生产过程中存在诸多问题,例如数据集中管理难度大、影响因素复杂繁多、数据利用率低等,预测模型和方法的选择对预测结果的可信度有很大的影响。随着技术的创新和算法的深入研究,神经网络以及智能算法的结合在实际应用中取得了很好效果,其高效的自学习和寻优能力促使其成为了重要的研究方向。本课题基于神经网络,结合智能算法分别对单井生产和操作成本的数据进行了分析预测,具有一定的实际意义和研究价值。本文主要完成了以下工作:(1)对构成单井生产与操作成本的主要影响因素进行了分析。收集整理了影响单井产量和操作成本的众多因素,并对其进行指标量化,结合实际生产情况采用数据分析方法从而确定了单井生产与操作成本的主要构成因素。(2)建立了 PCA-GRU网络的单井产量预测模型。根据影响因素的数据维数大、特征之间的隐藏相关性及时间序列等特征,通过PCA降维,进一步优化并提升GRU网络预测准确度,实现了基于PCA-GRU单井产量预测的实际应用。(3)建立了 PSO-RBF优化网络的单井操作成本预测模型。选用RBF网络作为预测模型,改进的PSO算法用于网络的训练,通过优化惯性因子ω、学习因子c及增加二次随机搜索因子η,提高了 PSO算法的寻优能力,最后实现了基于改进的PSO-RBF优化网络模型的单井操作成本预测的实际应用。(4)实现了单井生产与操作成本数据分析系统。通过单井效益分析报告得出单井各项预测值、利润汇总和管理建议,为油田管理者提供决策支持。通过实验发现:在单井产量预测方面PCA-GRU模型的预测值与真实值更接近,之间的拟合度要高于PCA-BP,MSE值和MAPE值均小,R2的值也更接近于1,预测精度更高;在单井操作成本预测方面,改进的PSO-RBF网络较PSO-RBF和RBF网络,预测值和真实值的拟合度较高,误差较小,具有很好的应用价值。