智能完井在解决水平井找水调剖以及多层合采等问题时,具有较为明显的优势,日益得到油田管理者的关注,但是该技术经过多年发展却未在油田得到大规模应用,其主要原因在于如何通过调节井下控制阀从而实现最大的油田经济利益,即如何制定简单、通用、高效的井下控制阀的调节方法。针对以上问题,本文在深入调研国内外研究成果的基础上,详细剖析了各种优化控制方案在提高智能井产量以及对油藏整体控制能力中的作用。首先,提出了以井下各层含水率作为反馈控制条件的被动控制策略,同时针对不同的实际油藏模型优化控制阀面积调节公式中的参数,该方法不仅能够提高智能完井的产量,而且容易在油田中推广运用;然后,假定在油田开发中后期油藏模型具有良好的预测性,在此基础上,以数值模型为优化载体,研究了主动控制策略中不同的优化算法的适应性,本文对比了序列二次规划、模式搜索算法以及遗传算法等优化算法在优化过程中的优缺点;最后,将集合卡尔曼滤波引用到油藏实时拟合问题中,通过与优化控制相结合,构造智能完井实时闭环优化模型。本文通过Eclipse构建智能完井数值模型,采用MATLAB编写算法程序,实现油藏数值模拟与优化算法相结合。经过模拟验证,无论采用了何种优化生产方法,智能完井的整体收益都要大于传统完井方式,累积产油量和累积净现值增长至少在5%以上,累积产水量下降8%左右,同时在比较各优化算法过程中,序列二次规划优化算法展现了较快的收敛速度,为大规模油藏生产优化提供参考,希望本文的研究为智能完井的生产优化方法研究提供有力的帮助。