随着全球经济的迅速发展,能源节约问题和环境保护问题成了备受人们关注的焦点,节能低碳也已成为21世纪的发展主题之一。石油行业作为我国的传统行业,是一项能源消耗巨大的基础工业。在整个油田的生产成本中,耗电量所占比例达40%左右,而抽油机年耗电量占油田年耗电量的20%~30%,因此提高抽油机的用电效率、节约电能对于油田开发具有重大意义。该选题针对低渗透油田生产中能源消耗大的问题,以节能降耗增加效益为目标,通过对国内外相关领域的研究现状以及研究成果进行分析,提出了基于神经网络预测的优化节能算法和基于模型分析的优化节能算法。基于神经网络预测的优化节能算法,通过对实际生产数据进行分析,找出影响油田生产的主要因素。对主要影响因素进行样本数据采集,然后利用神经网络预测未来的产液量,通过预测产液量与标准产液量的实际比对来调整抽油机的开机生产时间,以此来保证抽油机的有效运行,达到节能降耗的效果。基于模型分析的优化节能算法,通过对低渗透油藏的储层特征以及流体的渗流特性进行分析,研究了抽油机井生产中沉没度以及井底流压随时间的变化特点。根据抽油泵运行过程中沉没度及井底流压变化与电容器放电过程中电压变化的相似性,确立了抽油机井抽油过程中沉没度以及井底流压变化的数学模型,进而根据该数学模型以及沃格尔方程,导出地层渗流流量随时间的变化关系。引入效益分析函数,结合井底流压以及地层渗流的变化趋势,确定合理的启停时间,使得油井实现高效高产,最终达到效益的最大化。