近年来,低渗油藏占比逐年增加,由于低渗油藏与常规油藏存在较大差异,传统面积井网难以适应新的开发需求。因此,低渗油藏井网布置问题成为研究的热点。而CO₂驱井网作为CCUS（碳捕集、运输、利用与封存）技术的关键环节具有提高低渗油藏采收率、减少碳排放的双重作用,可以有效促进低渗油藏的开发。针对低渗油藏参数较多、常规方法建模困难的问题,采用基于数据建模的方法,得到了低渗油藏非线性回归模型,分析结果显示所建立模型具有较好的精确性和可靠性。低渗油藏模型普遍存在多元、高维的特点,数值优化方法结构复杂、耗时较长。因此,本文将基于粒子群算法对低渗油藏CO₂驱井网优化算法进行研究。针对标准粒子群算法在求解低渗油藏多元高维函数过程中耗时较长、结果不精确等问题,对算法进行了改进,提出了混合自适应粒子群算法,并采用不同的测试函数对其进行测试。结果显示,本文提出的改进算法在优化多类函数时均具有较优秀的寻优能力。面积井网是目前国内普遍采用的开采方式。针对均质低渗油藏CO₂驱面积井网井距、注气速率和焖井时间设置问题,创建了以最大净现值为目标的均质油藏面积井网模型。在此基础上,对水平井长度和生产时间进行了敏感性分析,得到其对油藏开发的影响规律。针对非均质低渗油藏因渗透率分布差异导致的不同位置布井最终采收率、CO₂封存量等不同,建立以最大累产油与最小气油比为优化目标的双目标联合优化模型,通过对其优化求解获得最佳井位。并进一步考虑井网开发中后期加密问题,提出了井网智能加密方法。最后对井距和注入速率进行了敏感性分析,分析了其对井网开发的影响。针对油藏参数存在较大不确定性的问题,将鲁棒优化方法应用于井网优化之中。分别考虑油价、钻井成本和井底压力的不确定性,提出了井网鲁棒优化方法。模拟结果表明,鲁棒优化井网较好地保证了油藏开发的稳定性。