近年来,致密油气在油气田开发中所占比重持续增加。致密油气由于其原始地层孔隙度和渗透率较低,采用常规方式生产较难获得工业油流。压裂改造能够有效增加致密油气藏的渗透性,是提高致密油气藏产量的重要手段,在国内外各大油田广泛应用。针对不同的储层物性以及油藏条件,压裂施工参数及规模有所不同,压后的产能大小也不尽相同。造成不同井压后产能各异的影响因素是多方面的,如储层物性的差异、岩石力学及地应力参数的差异、压裂施工参数的不同等。储层物性属性主要包括孔隙度度、渗透率、含油气饱和度等。岩石力学及地应力参数主要包括杨氏模量、泊松比、水平应力差等。压裂施工参数包括总液量、加砂量、压裂段数、压裂簇数等。但影响产后产能的主控因素,目前没有较好的方法进行量化评价。当储层物性参数是影响压后产能的主控因素时,寻找最优的地质参数组合实现较高的压后产能,该量化过程即为地质甜点预测,能够有效指导新井开发部署。如压裂工程施工参数是影响压后产能的主控因素,开展压裂参数优化以及寻找到最优的压裂施工参数组合,将成为致密油气藏压裂开发过程中迫切需要解决的问题。针对上述个问题,本研究结合数据分析以及多种机器学习方法,以新疆油田车471火山岩致密油藏的实际数据为基础,提出一套针对致密油藏的压后产能主控因素、地质甜点预测以及压裂施工参数优化的方法。在压后产能主控因素分析研究中,本论文通过建立地质工程一体化模型提取单井每个压裂段的地质属性参数、地质力学属性参数以及压裂施工参数,提出了基于回归树算法计算特征参数重要性的方法,评价地质参数、地质力学参数以及压裂施工参数影响产后产能的重要程度。对比了随机森林、梯度提升的主控因素分析结果。研究发现地质及力学参数和和压裂施工参数均对压后产能有一定的影响,产量同时受地质及力学参数、压裂施工参数的共同作用,因而综合甜点预测、压裂施工参数的优化均具有重要的研究意义。影响压裂后产能的储层物性主控因素主要为裂缝渗透率、储层孔隙度、含油饱和度、储层渗透率等,影响压裂后产能的岩石力学及地应力主控因素主要为脆性指数、水平应力差,影响压裂后产能的压裂施工主控因素主要为总液量、总砂量、前置液等。依据主控因素分析的结果,确定了甜点分类模型的属性输入场,建立了甜点分类界限标准并对训练数据进行了标记。采用随机森林、梯度提升分类树算法,确定了各模型的最佳超参数,并对各分类模型的验证集进行了预测,并对2种分类方法进行了准确率对比,结果表明随机森林模型甜点预测准确率更高,因此优选使用随机森林模型进行甜点预测,建立了研究区的地质甜点预测模型,为下一步新井部署提供了甜点靶区。本论文使用粒子群以及遗传算法对压裂施工参数进行优化。在优化过程中,沿用在主控因素分析中使用的回归模型作为代理模型,用来代替压裂正演模型。通过研究发现,粒子群算法与遗传算法均能优化压裂施工参数,但粒子群算法优化用时更少。在压裂参数优化效果上,梯度提升算法要优于随机森林算法。根据优化结果推荐总液量、加砂量、顶替液量为优化的提升参数,利用工区实际3口井验证后增产效果明显。