随着国际油价的下跌趋势,石油市场的供求关系发生了根本性的转变,国内石油企业在面临经济效益大量亏损的同时,还要维持自身的可持续发展。因此,有效控制低渗透等老油田的开发成本,并对操作成本进行有效的预测已逐渐成为石油企业提高生产经营效益的重要途径。以某油区6个低渗透油田为研究对象,搜集并整理相关数据和文献资料,按要素法对操作成本进行归集并计算分项成本的构成比例,找出操作成本中的重要组成部分；根据文献调研的结果和低渗透油田开发的规律特征,选择与操作成本有关的影响因素,包括内部开发指标和外部影响因素,并通过灰色关联分析法进一步确定这些影响因素与操作成本的强弱关系；观察6个低渗透油田操作成本和单位操作成本的变化趋势和增长幅度,为接下来的预测奠定基础；建立低渗透油田操作成本的预测模型,从基于单一变量预测和基于多重变量预测两方面入手,其中基于单一变量的操作成本预测又分为基于单一影响变量预测和基于时序变量预测。基于单一影响变量的预测是在灰色关联分析的基础上,通过回归分析法、基于遗传算法的神经网络法和组合法进行预测,预测结果表明这三种方法只适合用于部分油田；基于时序变量的预测采用二次指数平滑法、灰色预测法和组合法,预测结果表明灰色预测法效果最好；基于多元变量的预测是通过线性回归预测和神经网络预测实现的,预测结果表明神经网络预测更适合用于基于多重变量的操作成本预测。