油井举升工艺优化设计的目的就是要油井在高产量、高效益下进行安全生产,这就需要选择与油井特性相适应的抽汲设备及抽汲参数,并且按照选定施工方案进行施工,尽量发挥抽汲设备和油层的潜力。常见的人工举升方式有有杆泵、水力泵、电潜泵、螺杆泵等。不同的举升方式对油藏类型、开发方式及油井的生产能力的适应性和投入产出比不同。随着石油勘探开发的深入,以及近几年来数字油田的建设,油田数据呈爆炸式增长,石油信息化已经进入了“大数据时代”。同时,也产生了大量有标签和无标签的历史数据可以用在举升工艺优化设计上。本文对举升工艺优选机理进行了调研,建立了基础的评价指标集,对指标进行了定性分析,同时给出了定量的计算方法。并利用ISM模型,将举升方案优选过程分为基于技术适应性指标的初选及基于技术经济效率指标的终选。在举升方案初选上,基于中石油A2项目的大量历史设计数据,利用贪心逐层初始化策略以及堆栈式自编码器的设计思路,建立深度神经网络模型,计算分析各技术适应性指标与最优举升方案之间潜在的联系。为了提高算法的准确性和运算效率,本文在数据预处理过程中,利用加权CNN方法去除样本数据冗杂,利用改进的LOF方法剔除异常数据,利用改进的K近邻算法对数据缺失值补全,并对几种改进的预处理方法进行了实例分析。在举升方案终选上,基于技术经济效率指标,利用主成分分析-灰色关联评价模型得出最优的举升设备型号及参数。使举升方案的优化设计更加准确合理。最后利用Python作为开发语言,Theano作为深度学习算法库,编写了一套“基于大数据的油井举升工艺优化设计软件”,实现了基于大量历史数据,对举升方式进行优化设计的功能,为油井举升工艺优化设计提供了新的思路和理论支持。并结合现场实际,验证了方法的准确性和高效性。