石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件,同时为石油管理层人员制定合理的开发方案提供了有力的科学保障。然而油田的产量预测具有很多不确定因素,这些因素主要包括数据量少、数据信息不完整等,为石油产量的准确预测带来了不小的困难。由于灰色理论中的灰色预测对“小样本”、“贫信息”样本数据的处理、预测具有较好的效果,因此被广泛应用于管理、优化、预测等领域。本文利用某油田某采油厂一类区块历史数据建立了传统灰色模型以及两种改进模型:无偏GM模型与基于初值修正的GM模型,分别对年产油量进行预测,结果表明:改进模型的预测精度不一定是最好的,此外,采用不同的数据量、不同的方法进行建模,结果也不尽相同。得出结论:单项预测方法的预测效果不是很稳定,存在着一定的风险性与局限性。同时,系统地对历年石油年产量影响因素数据进行收集与整理,用灰色理论中的灰色关联分析法分析了石油年产量的主控因素,这些主控因素包括油井利用率、年注采比、综合含水率、采油速度、年产液、采出程度、自然递减率。将这些因素作为神经网络的输入,年产油量指标作为神经网络的输出,反复训练网络,直到达到最佳结构,再对产量进行预测,结果表明:预测精度比较高,但是这些主控因素对数据的要求比较高,一般产量预测的可知信息都比较少,不满足统计规律,因此难以运用它对石油产量做出科学、合理的预测。灰色理论与神经网络在石油产量预测中都具有各自的优点与不足,灰色理论在数据量比较少的前提下,用于波动性不强,趋势性明显的短期石油产量预测,具有较好的预测结果;神经网络在短期预测上虽然没有灰色理论的效果好,但在原始数据无序以及波动性较强的长期预测中有着明显的优势。本文结合灰色理论模型和神经网络各自的特点,建立组合模型,实现优势互补。利用某油田某采油厂一类区块1994-2004年年产油量指标数据建立一个一维序列,将此一维序列分别通过传统灰色GM(1,1)模型、以及它的改进型无偏GM模型、改进型初值修正GM模型得出三组值作为改进灰色神经网络模型的输入,原始的实际产量序列数据作为网络的输出,反复训练网络直至得到最佳的网络结构。将此模型应用到某油田某采油厂一类区块2005-2010年石油年产量的预测中,结果表明:(1)改进组合模型只采用了一项年产油量指标因素建模、预测,其所需数据量少,平均相对误差在5%以下,预测精度比较高,预测效果不错。(2)采用相同数据建立的传统GM(1,1)模型、灰色无偏GM模型、灰色初值修正GM模型进行预测的平均相对误差分别为7.09%、7.46%、27.18%、4.13%、3.85%,和单一的灰色预测模型以及神经网络模型相比,改进组合模型适应能力强、预测推广能力好,预测精度比较高,为石油产量的准确预测提供了一种有效的、科学的方法,具有一定的实用价值。