水驱是石油二次开采的一种重要方式,在驱替过程中,由于油藏地质的非均质性,使注入水优先进入高渗透层,高渗路径一旦见水,这些路径以外区域内的石油就被高渗路径短路而无法被驱替采出。在水驱中如何进行高效合理的开发油田,提高油田控水稳油效果,减缓油田产量递减,成为了急需解决的问题。而现有的水驱油藏优化控制算法均存在优化效果不明显等问题。本文正是在这种背景下,制定最佳的注入策略,进行水驱油藏优化控制算法的研究。在现实的油藏开发中是具有一定的指导和应用意义的。在研究油藏动态系统时,本文以经济净现值为目标函数,选择饱和度为状态变量,将产油量和注水量作为控制变量,并选择连续性方程、边界限定等作为约束条件,从而建立水驱油藏优化控制的数学模型。根据油藏的特性,选择两类优化算法来研究水驱油藏优化问题。一类是有梯度算法即最优控制算法,关于最优控制算法的选择,本文选择最速下降法,在最速下降法中,梯度的求解是一大难点。本文在伴随法求解梯度的基础上,针对伴随法计算速度慢且复杂的缺点对伴随法做了改进,以提高计算的效率和减少计算的复杂度,由此形成了改进最速下降法。另一类是无梯度类算法即SPSA (Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation)算法。该算法主要通过估计目标函数的近似梯度来逐渐逼近最优解,这样就避免了对于复变函数的梯度进行复杂的求解。根据两种算法的研究过程,分别设计水驱油藏优化仿真程序,用Eclipse建立油藏模型,结合MATLAB进行编程仿真。本文采用的优化方法在实际的油藏优化中还是能取得较好的效果,且成本低、耗费人力少。