油井产量预测是油田企业细化生产目标和生产决策的重要手段之一。油井工作参数蕴藏着各个参数指标之间的相关关系和产量规律,若是能有效挖掘出这些规律并加以利用,便可以在预测产量和合理控制生产这两方面,给油田企业的生产管理人员提供决策参考。针对油井日产量预测问题,本文主要利用了机器学习中的预测技术去解决问题。首先,运用多种方法对油井数据进行特征选择处理,在此基础上,分别构建多元线性回归、决策树和K近邻等单学习器模型,以及梯度提升树、随机森林和极端随机树等集成学习器模型;然后,在训练模型过程中运用交叉验证技术,得到上述每组模型的评价指标值。并基于模型得分和均方误差值,对比分析集成学习器相对单学习器的预测和性能优势;接下来,依据模型的预测精度和稳定性来选择适合油井日产量数据集的预测模型,利用最优模型计算特征重要度,得出对4个产量因变量产生关键影响的特征;最后,对预测结果进行分析并提出相关的改进措施。实验结果表明,通过对各个模型的变量特征重要性进行排序,得到影响产量的主要工作参数有:油压、油压下限、油嘴、泵径、含水和冲次等。单学习器对于油井产量预测有一定的可行性,但集成学习模型的各类度量指标均优于决策树和K近邻等模型。结合算法的特性和最终的评价指标,集成学习中的极端随机树回归模型在不同的油井产品预测上均表现最优,说明极端随机树回归能有效适用于油井日产量的分析和预测。结合油井生产的实际工作参数,将极端随机树回归模型运用到实证当中,有助于油田企业相关决策者针对油井动态生产行为进行合理管控。