变流量凝析气试井方法可以得到更准确的地层信息,但永久压力计数据量大且含有大量噪音;凝析气藏存在反凝析现象,渗流规律复杂;需要拟合的参数多难度大。本文采用db4,sym4,coi2和bior1.5小波函数对实际PDG压力信号进行压缩去噪处理,对各小波函数和阀值处理方法进行比较,确定使用无偏似然估计阀值的db4小波基为最优方案;通过分析不同小波基和不同分解层数对PDG历史数据的压缩效果,认为小波基的分解层数是影响PDG数据压缩程度的主要因素,层数相同的情况下,各种小波基表现基本一致。通过反褶积方法可以从PDG数据中得到更多更准确的油藏信息,但现有的反褶积算法不适应于存在复杂形态的压力导数曲线,本文提出了基于NUAT B样条的反褶积算法,通过实例验证了NUAT B样条反褶积算法处理复杂试井曲线的优越性;围绕NUAT B样条反褶积算法,研究了数值反演和产量历史的处理方法,通过对不同油藏试井数据的应用研究,分析讨论了反褶积方法的优点和适用性条件。凝析气藏在压力降低到露点以下时会出现反凝析现象,使得凝析气藏的流体渗流特征复杂化,本文构建了非结构化混合网格进行数值模拟分析,研究了反凝析和毛细管数效应对凝析油饱和度分布的影响,并以此为基础分别建立和求解单井、干扰试井和多层数值组分试井模型,研究了各参数对井底压力动态的影响和存在多层窜流情况下井底压力动态特征,并通过实例详细分析了针对单井、干扰试井和多层凝析气试井分析解释方法。在对试井自动拟合特点、遗传算法和模拟退火算法的优缺点进行分析的基础上,提出了试井自动拟合的遗传模拟退火算法,该算法对以遗传算法为核心,使用Metropolis准则对遗传算法每一步生成的新种群进行处理,在保证种群多样性的同时提高了效率,经过实例分析证明了遗传模拟退火算法具有更强的全局和局部搜索能力,可以得到更优的平均值和标准差,并且在取得最优值所用的时间上具有很大优势。本文通过小波变换对永久压力计数据进行预处理,改进了PDG的数据预处理效果,运用反褶积方法将变流量数据转化为定流量数据,提高了反褶积的适用能力,并对单井、干扰试井和多层组分试井分析方法进行详细研究,完善了凝析气试井的分析方法,研究具有重要的学术价值和广阔的应用前景。