在油田开发中后期,随着含水率上升、出砂量增大、产油量自然递减等问题的出现,各油田公司都会采取不同类型的措施方案来确保产量的提升,但与此同时,措施成本的加大,导致油田的经济效益反而降低。目前油田在评价措施方案过程中,由于地质环境复杂、影响因素多,并且掺杂了措施评价人员的主观推测,因此缺少一个科学、合理的油田措施方案评价体系。本文基于此,提出基于案例推理的油田措施方案评价方法研究与应用。本文首先分析油田常用的5种增产措施方案,通过文献检索和专家走访筛选整理出影响措施效果的重要因素,分别从技术、经济、效果三个方面建立油田措施方案评价指标体系,共包括3个一级指标、13个二级指标和9个三级指标;其次,通过对比分析7种常用评价方法的优缺点;最后,采用人工智能领域的案例推理技术对油田措施进行评价改进,基于此分别建立措施前评价模型和措施后评价模型。措施前评价模型采用熵权法和层次分析法进行组合赋权,使用灰色关联分析法完成案例检索,实现措施前评价,以便于油田生产管理人员正确科学的选择措施方案;措施后评价模型则采用层次分析计算指标权重,使用加权欧氏距离完成案例检索,实现措施后技术、经济、效果的单项评价和综合评价,以便于油田生产管理人员更好地改进措施方案。在建立的措施前评价模型和措施后评价模型基础上,设计并实现了基于案例推理的油田措施方案评价系统,前端使用Angular框架,后端使用Java和Python语言,数据库采用MySQL和Redis对措施数据进行存储,该系统实现了油田措施前评价、油田措施后评价、案例库管理、案例修正和用户管理功能。本文开展的基于案例推理的油田措施方案评价方法研究与应用,为油田措施评价和改进提供了一个新的方法,提高了油田生产管理人员科学、高效地评价和改进增产措施的能力。