油田产能建设项目后评价工作的开展及后评价结果的准确性直接影响着对现阶段项目的总结与改进，以及对还未投入实施新项目的辅助决策。通过对后评价相关指标对比以及后评价结果分析，能够总结项目成功与失败的原因，从中吸取经验与教训，可以对项目建设实施过程出现问题进行再次规划或改进，以提高经济效益，因此对油田产能建设项目后评价模型的研究具有很大的应用价值。本文以建立油田产能建设项目后评价模型作为主要研究路线，研究该评价模型的两个关键问题，即后评价指标体系的构建以及后评价方法的选择，通过研究相应理论方法以及进行相关实验，实验结果的准确性说明了构建该模型的有效性，并将后评价模型应用在吉林油田产能建设项目后评价工作中。本文主要研究内容如下：1．油田产能建设项目后评价指标体系的构建：提出基于信息熵的粗糙集离散化算法对后评价指标体系进行离散化处理，对处理后的指标体系应用基于改进遗传算法的粗糙集属性依赖度进行属性约简，该算法能够有效地消除属性冗余，快速得到最小属性约简，保证后评价指标体系的精简性与准确性。2．油田产能建设项目后评价方法的选择：提出量子粒子群（QPSO）优化的支持向量机回归（SVR）评价方法，针对SVR参数选取主观性强的缺点，对SVR评价方法中的参数用QPSO优化算法进行寻优，取得参数最优值，提高评价结果的精确度。3．研究内容1与2构成了吉林油田产能建设项目后评价模型，并将模型应用于产能建设项目后评价辅助系统，获取并存储后评价指标相关数据，并通过该评价模型得到后评价结果。