随着国内油田开发的不断深入,许多油田区块进入开发的中后期,含水率和开采难度不断上升,为维持产量水平需要投入巨额成本来弥补自然递减,油田区块成本不断攀升。目前区块成本预测的主要做法是参照历史水平并根据本年的计划来进行预测,这种做法缺乏可靠性和准确性。因此,寻找适合油田实际情况并且预测精度较高的成本预测方法,对于促进区块成本的控制和经济效益的提高具有重大意义。基于以上背景,本文对油田区块成本预测方法进行探讨。首先对油田区块成本的构成及特性进行了分析,在此基础之上,对成本动因进行了选择,得出了基于成本动因的成本函数,并建立了成本动因合并模型,为进行成本预测奠定了基础。然后,结合油田区块成本预测的要求和对成本预测方法的评价分析,从诸多方法中选择了BP神经网络预测方法。最后,以油田区块油气提升系统成本预测为例,建立BP神经网络预测模型进行预测,并就预测结果与回归预测法、指数平滑法、移动平均法进行了对比分析,得出BP神经网络预测有利于提高油田区块成本的预测精确性。在具体的应用中,还应该加强成本动因数据的基础工作,完善信息管理系统,进一步提高油田区块成本预测水平。