在油田开发中后期,稳油控水、提高油田开发效益是各油田公司当前及今后面临的主要工作之一,科学合理地制定开发规划方案是解决这一问题的关键。优化制定调整方案是油田开发规划的重要内容,其目的是在各种地质开发条件约束下实现油田开发稳油控水、效益的最大化。由于规划目标以及条件约束之间的相互制约性,因此,利用数学规划模型和优化技术进行调整方案优化设计具有重要理论和实际意义。目前,油田公司规划调整问题的研究主要依据产量递减规律,对下属各采油生产单位产油量、含水率、工作量等的优化,规划方案及模型中的参数、变量和约束条件多数是基于均值和确定性条件下设立的,没有详细考虑油田在实施调整措施时,不同开发区块、注采井组及单井的地质构造和潜力差异,以及实际措施工作受季节和人为工作习惯的影响,致使实际完成情况和规划目标存在较大的差异。因此,有必要研究在实际开发生产过程中,综合考虑不确定因素、人为因素和地质条件等情况,建立符合油田实际的开发调整规划优化模型来指导采油厂的生产工作。课题面向油田开发调整规划优化中的典型问题开展研究,探索建立考虑各种因素的多目标规划模型,并利用智能计算理论对相关模型进行求解。论文研究内容从层次上主要分为3部分：(1)优化算法研究。针对混洗蛙跳算法求解精度不高和易陷入局部最优的特点,结合云模型理论、反向学习理论、量子计算和文化算法等优势对其进行改进,提出了自适应分组混沌云模型蛙跳算法、量子混合蛙跳算法、自适应混合文化蛙跳算法等三种改进型混洗蛙跳算法,并对算法的收敛性进行了分析。(2)分类模型的研究。采用过程神经网络模型,根据测井信息进行微观孔隙结构类型的识别,利用自适应分组混沌云模型蛙跳算法对网络模型进行训练;在此基础上,利用模糊综合评判理论对单井及井组进行静态分类,对于评判模型中隶属度函数的确定采用基于数据分布和云模型方法,使其更加符合实际数据特征和人类思维。(3)非线性规划模型的建立。针对动、静态数据不符的井进行措施潜力效果评价,并在此基础上建立多目标多约束的年度综合开发调整规划模型和油田开发调整随机规划模型,在模型中充分考虑不同单井的措施潜力、措施的施工月份、措施实施后的产量递减规律及油价的不确定性等方面,利用本文提出的量子混合蛙跳算法、自适应混合文化蛙跳算法进行模型求解,同时利用多层模糊综合评价方法对所得的规划模型方案进行评价,给出最优工作规划方案,并利用实际油田开发数据进行验证,取得了良好的实际生产效果。论文针对油田开发调整规划典型应用问题,从利用过程神经网络和测井曲线数据进行储层微观孔隙结构类型识别开始,结合单井及井组的动静态数据对单井及井组进行生产状态分类,进而寻找当前工作状态下,动、静态数据不符的井,为后续调整规划方案的提供可进行调整的油水井集合,为油田开发调整规划方案的制定提供方法和模型,这对于油田开发生产具有较大的理论和应用价值。