聚合物驱是一种重要的三次采油技术。但是由于聚合物价格昂贵,使得聚合物驱的成本很高,为提高经济效益,研究聚合物驱油过程的最优注入策略就具有重要的现实意义。与传统的数值模拟方法相比,流线法最大的不同在于流体质点是沿流线而不是沿传统的笛卡尔网格向前推移的,这一特点使得流线法具有计算速度快、数值弥散小等优势。和声搜索算法是一种新的智能优化方法,与基于梯度的优化方法相比,和声搜索算法具有很多优势,本文基于流线法利用和声搜索算法求解了聚合物驱最优控制问题。　　 流线法求解的关键在于将高维的渗流力学方程转化成沿流线的一维问题进行求解,从而减小了算法的复杂度。本文利用流线法求解聚合物驱模型的基本过程是:首先建立聚合物驱数学模型,然后求解油藏的压力分布,再根据已求得的压力场利用达西定律得到速度场,在速度场的基础上用Pollock方法追踪流线,得到一维流线网格,最后将二维的饱和度方程和聚合物浓度方程转化成沿流线的一维方程,再利用有限差分方法进行求解。　　 和声搜索算法平衡了全局搜索和局部搜索的矛盾,但导致局部搜索能力下降,针对这一缺陷,本文采用分阶段优化的思想,结合停滞变异、聚类和混沌扰动等策略加快其局部收敛速度,提出了一种加速和声搜索算法。利用5个经典的Benchmark函数验证了改进算法的有效性。针对多变量多峰复杂目标函数使用基本和声搜索算法易陷入局部最优的问题,本文采用多局部并行,退出机制和合并机制,提出了一种同步和声搜索算法。搭建了MATLAB分布式并行计算环境,利用3个经典的多峰Benchmark函数验证了改进的同步和声搜索算法的有效性。　　 本文采用流线法对二维一注一采聚合物驱数学模型进行了仿真,并将仿真结果与油藏数模软件仿真结果进行比较,验证了流线法的正确性。采用本文提出的加速和声搜索算法和同步和声搜索算法对二维一注一采聚合物驱注入问题进行优化,结果表明,优化所得的注入方案可提高聚合物驱利润值。