我国大部分油田属陆相沉积,非均质性比较严重,随着注水开发的进行,大孔道出现越来越严重,严重制约着注入水波及效率的提高。本文的研究目的是在众多大孔道识别方法中甄别并提出几种实用性高、可靠性强的方法。　　 从井组的角度来看,注采井间处于一种动态变化的系统中。在开发过程中,注采井组的注入量、产液量随时间发生变化,因此,只要观察采油井和注水井变化这种相随性的过程就能揭示出油藏系统的运动规律。本文利用信号分析学原理,评价了常规灰色关联度、斜率关联度、斜率关联度等七种能反映动态关联程度的方法,提出了结合时间延迟输出的优化指标以及斜率欧氏距离法识别注采井间关联程度。　　 现有的对于大孔道综合评判方法,都是基于模糊学理论,该方法里面影响因素权重多是基于专家调查、矩阵比较等方法,主观性比较强。本文引入灰色综合评判法,以示踪剂测试结果为比较准则,评价其他井组大孔道的发育程度。　　 针对常规注入井PI决策识别大孔道方法的有多解性以及单井识别能力差等缺点,提出了无因次井底压力曲线识别大孔道,分析了曲线特征,形成了无因次压降图版,提高了PI决策的推广性。　　 目前对于大孔道识别试井识别方法都是基于双重介质试井,但是这些模型都没能反映出大孔道发育程度同时也忽略了大孔道的渗透率远小于裂缝介质这个客观事实,本章建立了大孔道注入井模型,半定量分析了影响大孔道发育的两个因素,再现了注入井关井前后井底压力的变化规律,为后续大孔道定量识别指明了方向。　　 单一的大孔道描述识别方法由于自身局限性不能准确对大孔道进行识别描述,在判断过程中需要多种方法相互验证,本章从注水井开始,从层间物性差异、吸水剖面变化、示踪剂测试分析、压降测试曲线、生产动态关联、数值模拟计算等角度进行逐个研究,以轮南油田为例分析LN210井组,综合识别大孔道,确定大孔道在平面和纵向上分布。　　 本文主要研究并提出了几种实用的大孔道识别方法,对封堵大孔道等措施具有重要指导意义。