致密油藏储层物性差、渗透率低,直井开发无自然产能,因此通常采用多级压裂水平井进行开发。致密油藏的渗流特征和开发方式与常规油藏区别较大,导致其产能难以准确预测,因此,对致密油藏多级压裂水平井产能预测的研究具有重要意义。本文在调研致密油藏产能预测研究的基础上,针对前人研究的不足,展开了以下研究并取得了一些认识:基于格林函数和叠加原理,建立了致密油藏多级压裂水平井的产能预测模型,模型考虑了人工裂缝的不规则形态、人工裂缝和裂缝网络的应力敏感以及井筒摩阻等因素,利用Matlab编程对模型进行求解,并对模型进行验证。然后利用建立的致密油藏产能模型,分析了裂缝线汇流量分布特征、产能主控因素和合理生产压差,为致密油藏的开发提供了指导。为了提高模型的现场适用性,本文基于裂缝的应力敏感理论,编程实现了基于Eclipse平台的考虑应力敏感的产能预测插件Eclipse Plugin,并建立了能够预测压裂水平井全周期产能的数值模型。然后进行JHW023井的实例计算,首先对网格尺寸进行优选设计,然后进行实际生产数据的历史拟合,获得油藏的相应的应力敏感参数,最后预测未来3年油井的生产动态、压力场和渗透率场的变化结果。数值模型能够适用于油田现场复杂情况下生产井的产能预测,增加了本文模型的适用性。以现场数据为基础开展研究和分析,结合机器学习和人工智能算法开展了对产能主控因素分析和产能模型建立与改进的工作。主成分分析(PCA)与K-means聚类方法相结合被应用于区分油井的生产特征,然后通过Biplot图分析直观的确定了影响油井高产的主要因素有压裂段数,水平段长、加砂量、加液量、油嘴直径等因素。预测模型分别采用支持向量机(SVM)方法和人工神经网络(ANN)方法,从预测结果看SVM方法比ANN方法更准确,但两者仍需改进。最终,通过特征选择,提高了预测模型的预测精度。本文的研究成果为致密油藏压裂水平井的产能预测、主控因素分析、合理生产制度的确定和现场数据的分析应用提供了参考。