本研究针对致密油储层开发中的开发成本高、环境保护压力大等问题,系统开展了从影响因素分析到产能预测再到排采优化的进行研究分析。通过对地质特征、压裂工程参数和生产制度等因素进行分析,发现裂缝半长是影响产能的最主要因素,其影响权重高达45.3%,其次是压裂段间距(28.7%)和裂缝展布方式(26.0%)。在数据处理方面,采用了回归插值法处理井底流压等变化明显的缺失数据,对泵效等缺失值较少的参数采用均值填充,并通过平滑处理有效剔除了噪声和异常值。基于皮尔逊相关系数法和随机森林、XGBoost模型的特征重要性评估,最终筛选出油嘴尺寸、井底流压等关键特征参数。 在产能预测模型构建方面,研究系统对比了LSTM、ARIMA、RNN、SVR和XGBoost等五种单一模型以及Stacking和加权平均两种集成模型。结果表明,Stacking集成模型展现出最优异的预测性能,其RMSE为0.147,R²达到0.932,较最优单一模型(SVR)预测精度提升18.6%。该模型通过融合SVR、XGBoost等基模型的优势,有效降低了单一模型的偏差和方差,并且利用交叉验证生成的Meta特征显著提升了模型的泛化能力。在排采策略优化方面,研究基于双曲和幂指数递减模型深入分析了不同生产阶段的动态特征,构建了多参数融合的下泵时机智能判定模型。通过分阶段优化参数,发现见油放产阶段日产液量增加15.0 m³/d可提升累产油2818.7m³,油嘴尺寸调整可实现17.87%的增产效果;稳定阶段裂缝半长控制在250-300m范围内可获得最佳经济效益;衰减阶段通过每30天关井2天的策略可有效延缓产量递减。 本研究通过学科交叉,揭示了致密油储层开发的关键影响因素,构建了高精度产能预测模型,并提出了合理的排采优化策略,为致密油藏的高效开发提供了重要的理论指导与实践参考。