石油作为工业化进程中最重要的战略资源之一,在工业发展中有着不可替代的作用。我国正在开采的油井多是“低渗透”或“超低渗透”油井。在开采中后期,由于油井储液速度与抽油机采油速度不匹配,会使抽油机处于“轻载”或者“空载”工作状态,不但浪费大量能源,而且造成抽油机的无效磨损,对油田企业的经济收益产生较大影响。为此,本文以减少采油过程中的能量损耗并提高单井收益为目标,设计了一种融合LSTM神经网络预测与抽油效益分析的节能算法,主要研究内容如下:（1）确定产液量预测方法。通过对井内储油速度的影响因素进行分析,分别使用超定方程、线性回归方程、LSTM神经网络和BP神经网络预测方法,以油田生产数据为样本对油井的产液量进行预测。通过对比预测结果发现,LSTM神经网络在处理规律性较强的数据样本时,能够取得较其余三种方法更为优异的效果,预测结果的相对误差仅为0.04%。（2）设计抽油节能算法。以LSTM预测的单井产液量为依据,在考虑井下储油速度的影响因素和抽油过程中的成本损耗后,建立包含LSTM预测的产液量、原油价格、注水成本和电费成本在内的单井抽油效益分析函数。在此基础上,分别设计了适应于采油作业不同阶段的注水加压效益算法、机械抽油效益算法和复合抽油效益算法。（3）验证算法的有效性。将所设计的多种算法植入STM32F1精英版开发板中,设计并实现抽油节能控制系统,与L298N电机驱动模块、GA12-N20减速电机和游梁式抽油机模型共同搭建油田抽油机模拟作业平台,使用该平台对油井作业过程进行模拟。实验结果表明,本文所设计的融合LSTM神经网络预测与抽油效益分析的节能算法,在对油井的产液量进行准确预测的基础上,能够有效减少能源浪费,提高油田企业收益。