注采优化是油田稳定产量、控制含水的重要措施,目前注采优化主要依靠数值模拟的手段完成,但是如果油藏没有数值模拟等基础工作,则优化难以实施。针对这个问题,本文利用机器学习的方法,立足油藏的动静态资料,构建生产动态快速预测代理模型,结合差分进化优化算法,探索了一条快速注采优化方法,实现了机器学习技术在油气田开发领域的一次应用尝试。研究内容主要分以下四个方面:（1）样本库的形成。首先基于现场数据,确定含水率作为生产动态快速预测代理模型的预测指标;之后对含水率进行相关性分析,筛选出含水率的敏感影响因素;然后对现场数据开展清洗、融合处理,形成模型训练所需的样本库,为模型训练做好准备。（2）油藏生产动态快速预测代理模型的建立。基于所形成的样本库,利用XGBoost（极端梯度提升）算法,经过模型调参建立单井生产指标预测代理模型,实现单井月度产量指标预测功能;以单井模型为基础建立油藏月度产量、含水率预测模型;最后采用循环更新方法建立起油藏生产指标连续预测代理模型,实现一定时间内油藏生产指标快速预测功能。（3）形成了基于差分进化算法的注采优化方法。首先以稳定产液量、降低含水率,增加产油量为目标建立目标函数,以单井注采最大值、最小值为约束条件;通过差分进化算法实现方案变异、交叉、更新等操作,以快速预测代理模型为油藏动态预测工具,实现对注采方案的快速优化。（4）将所形成的注采优化方法应用于矿场,对目标油藏11井区内42口油井、23口注水井的注采参数进行优化,得到四套可行方案,并采用数值模型对四套方案进行对比与验证。研究结果表明,本文建立的基于代理模型的注采优化方法具有耗时较短、可行性较高的特点。经过矿场井区的实例验证,油藏数值模拟对四套方案的排序结果和本文方法的排序结果完全相同,证明本文建立基于代理模型的注采优化模型完全可以实现在无数值模拟基础上对矿场注采方案进行优化,最优方案产生需要的优化计算时间仅为40小时。最优方案的代理模型的预测结果表明,在产液速度基本稳定的情况下,综合含水率下降了4.61%,月产油量上升275.82 m~3·d-1,半年内可以增产原油50751 m~3。