动态测试资料是油藏开发中的基础资料,精确而细致的研究资料是油藏研究者了解油藏地下动态变化的关键。目前,动态测试资料主要应用集中在单井产量变化原因的追踪和作为其提出措施的依据等方面,而利用其对整个油藏进行的解释研究工作还比较少见。同时,各种数学理论、计算技术发展的蓬勃发展,也推动着单井的测试技术不断的发展、测试精度提高、测试资料完善。因此,利用日益完善的资料,处理好目前各大油田稳产难度加大、平剖面动用不均衡、井况变差、井网不完善、水淹程度较高等问题,已成为提高油田经济效益必要研究阶段。从而,一种能够利用已有测试资料从油藏管理角度出发,预测油田开发趋势,做到对油田开发管理更主动、更快速、更有预见性的软件成为油田开发管理人员急需的工具。2009年,刘志斌教授等人研制出通过对单井监测数据进行分析,再应用BP神经网络及微分模拟原理,建立用区块测试指标预测区块开发指标的功能模拟模型,对区块开发指标进行预测预警的软件。该软件在大港油田实际应用中,取得了较好的效果,但软件中存在着一些问题。如单井数据连续化处理方式单一；油藏类型未进行划分,针对性不强等。本文就该软件中的一些问题加以完善,力图使软件的预测精度得到提高、应用范围得到扩大。本论文综合了生产测井、工程测井、试井、采油工程、油藏工程、数学、计算机及数据库技术等知识和技术,以目前较成熟的生产测井方法和解释技术为基础,利用渗流力学和油藏工程原理等学科知识和已有的动态数据资料,进行数据判断、处理和研究。如以灰色关联度理论和动态分析结合的方法解决油井注水见效见水鉴定问题；以井组产量劈分、拉格朗日法和灰色关联度理论对数据进行连续化处理；研究不同油藏类型的动态测试指标表征参数；对不同类型油藏在不同含水阶段的区块动态测试指标表征参数与开发指标的相关性分析,寻找原因和规律等。最后,文章将以上研究结果应用于已有的软件,与软件原有的方法的预测结果进行对比。结果显示,本研究中的数据处理和参数表征方法有利于精确油田开发指标预测,是一种值得推广的、新的、可行的方法。