随着社会经济的发展和进步，现代的社会生产、生活中，石油已经变的越来越重要。而我国的主要石油产区大部分已经进入开采中后期，此时为了能够保证石油有较高的采收率来满足社会生产生活，必须及时有效的开发出油田生产预警系统，对油田开发过程中的井下油藏地质和井上抽油机相关设备进行实时的监控并诊断，分析可能出现的各种问题，进而对生产中的异常情况及时发现，在异常事件初期进行预警，以便提前采取预防措施，从而避免生产事故，实现油田产量的稳产高产。本文通过对数据挖掘和预警技术及相关理论的研究，决定采用数据挖掘的方法，结合油田生产开发进程中积累的大量宝贵专业数据和历史资料，获取油田开发预警相关知识。再针对不同预警方法的具体方式，建立基于抽油机效率分析的油田开发预警模型。遵照以上思路，本文首先建立COPSP-DM数据挖掘流程标准，规范面向油田的数据挖掘过程。之后对预警模型建立过程中的关键问题进行详细叙述，主要包括分类算法的分析和选取、基于阻尼自修正的改进波动方程算法、基于多元线性回归的标准井泵功图计算方法的实现、基于Spliting的功图矢量化匹配计算方法提出。然后按照COPSP-DM中的流程步骤分别确定挖掘目标，目标问题分解，针对子问题建立挖掘模型，通过预处理之后的历史数据获取预警相关知识，结合具体的预警方法建立子预警模型，最后给出整体的动态预警模型。通过建立的预警模型可以很好的监控油田单井生产数据的变化规律，及时给出生产异常的预警信号，以便达到提高采收率的最终目的，保障社会的稳定发展。