随着全球经济的不断发展,人们对石油的需求越来越多。但是,可利用的石油资源随着不断的开釆也逐渐减少,因此如何高效开采稠油油藏变得越来越重要。蒸汽驱作为开采稠油油藏的一种行之有效的方法,可取得较好的开发效果。稠油油藏的开采具有投资大、成本高、经济上有较大风险性等特点。为了充分挖掘稠油热采潜力,实现稠油开采工艺更加科学化、最优化,研究蒸汽驱开发效果预测和参数优化设计方法,具有十分重要的理论价值和应用价值。智能计算方法是近年来兴起的预测和优化新技术,具有很强的处理大规模复杂非线性动力学系统的能力。因此,本文利用智能计算方法的先进技术,紧密结合蒸汽驱油藏实际,研究和开发一种基于智能计算的蒸汽驱开发效果预测和参数优化方法,致使可控参数自动适应不可控的油藏特性,优化出蒸汽驱最佳注入参数,指导开发方案合理编制,提供最优注入方案,实现中深层稠油油藏蒸汽驱的科学管理,完成油藏地质、注采、现场管理三方面协调统一,指导蒸汽驱高效运行,达到最大限度地提高采收率的目的。本文在深入分析和研究粒子群优化算法和人工蜂群算法的基本原理和研究现状的基础上,针对标准粒子群优化算法和人工蜂群算法研究中存在的一些问题,提出了改进的粒子群优化算法和人工蜂群算法,研究了这些改进算法在蒸汽驱开发效果预测模型和参数优化技术中的有效应用策略。本文研究和开发了基于智能计算的蒸汽驱开发效果预测方法。该方法依据BP神经网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)、自适应变异混沌人工蜂群(AMCABC)算法和D-S证据理论等多种先进的智能计算技术,分别建立了基于AMCABC算法的BP神经网络蒸汽驱开发效果预测模型、基于AMCABC算法的LSSVM蒸汽驱开发效果预测模型、基于D-S证据理论的蒸汽驱开发效果组合预测模型。以辽河油田齐40块为例进行了试算,论文对三种模型及其学习算法进行了分析和实例验证。结果表明,基于D-S证据理论的蒸汽驱开发效果组合预测模型的预测精度要高于其他模型,而且该方法是可行、有效的。针对蒸汽驱注入参数优化方面存在的问题,研究和开发了基于智能计算的蒸汽驱注入优化方法。本文利用改进的粒子群优化算法,结合蒸汽驱解析解模型和基于D-S证据理论的蒸汽驱开发效果组合预测模型,对蒸汽驱注入方案优化方法进行了深入的研究,分别提出了基于随机扰动粒子群算法的单目标蒸汽驱注入方案优化方法、基于自适应动态重组粒子群算法的多目标蒸汽驱注入方案优化方法。实例计算结果表明,将智能计算方法应用于蒸汽驱注入方案优化中是可行的,而且可以取得比非智能优化方法好的效果,通过对比,基于多目标的蒸汽驱注入方案优化方法比基于单目标的蒸汽驱注入方案优化方法更加合理、有效。提出了周期性振荡式改变注汽速度蒸汽驱新技术,建立了振荡式注汽速度蒸汽驱注入方案优化模型,采用自适应变异混沌人工蜂群(AMCABC)算法求解模型,得到最优振荡式注汽速度蒸汽驱注入方案。以辽河油田齐40块为例对提出的优化方法进行验证,其中振荡式注汽速度蒸汽驱注入方案优化方法要优于其他方法。通过振荡、变速注汽方法可以实时快捷准确进行蒸汽驱动态优化和方案调整,从而实现蒸汽驱在仅改变注汽工艺、不额外增加任何投入的条件下即可高效运行的目的。