采油工程方案是油田开发方案的核心,编制质量的好坏直接关系到整个油田的经济效益。如何提高采油工程方案编制的质量和效率,并有效的运用油田积累的大量数据是当前油田工作的一个重点。由于采油工程方案编制是一个庞大复杂的决策过程,其中涉及的问题多数为多属性、多目标的决策问题,传统的基于经验的决策已经难以满足方案科学性、先进性和经济性的要求。为此,本文针对采油工程方案编制中的决策问题引入决策支持系统及决策支持技术,从决策问题的特点出发提出针对性的预测型决策支持技术和评价型决策支持技术。针对预测型问题研究基于人工神经网络的预测技术和基于误差指标的最优组合预测技术,充分利用了油田历史数据,实现了数据的增值,极大的丰富了采油工程方案编制中预测类问题的决策手段;针对采油工程方案编制过程中可能出现的评价型问题,提出针对不同状况下决策技术,即针对权重信息为模糊数的基于三角模糊数的模糊层次分析法、针对权重信息未知的基于主成分分析的理想点法和针对权重信息为混合数的基于两阶段优化的混合型多指标决策法,丰富了现有评价方法,实现采油工程方案编制过程中所有预测型问题的决策支持,使所有决策做到有理有据,并提高决策的水平和质量,最终达到提高方案质量的要求。最后在研究决策支持系统及决策支持技术的技术上,利用软件工程的思想,设计了采油工程方案编制决策支持系统,为实现决策支持技术在采油工程方案编制中的应用提供平台。