针对目前通过示踪剂监测评价水驱油藏井间连通性存在成本高、周期长的问题,基于电容模型,以油田实际注采数据为基础,利用多种群遗传算法对井间连通系数进行了定量反演。首先忽略重力、毛细管力和其他外来流体侵入的影响,考虑油藏流体压缩性,推导出一注一采系统中油井产液量与其初始产液量、水井注入量以及油井井底流压的关系,然后根据叠加原理将此关系式扩展到多注多采油藏系统,最后考虑周围生产井的干扰和区块注采不平衡等因素,建立了油水井间动态连通性模型;将油水井注采数据按地层系数劈分到研究层位,并以此为基础,利用多种群遗传算法优化模型中的时间参数,进而反演得到井间连通系数。相比于传统梯度优化算法,多种群遗传算法极大地降低了模型求解过程的复杂性,且全局寻优能力较强,较好地克服了标准遗传算法"早熟"的缺点。研究结果表明,该方法计算出的连通性系数与示踪剂监测结果吻合度较高,证明该方法具有较好的可行性和现场应用价值。