摘要：通过智能采油系统自主分析与决策获取油田机采过程最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义。受机械、地层、人为等不确定因素影响,智能采油系统难以构建生产参数、环境变量与系统性能、设定生产方式之间的机理关系并优化决策。为此,提出基于动态演化建模的偏好多目标优化方法,以实现采油系统的自主决策。利用无迹卡尔曼滤波神经网络（Unscented Kalman filter neural network,UKFNN）挖掘机采系统潜在规律,建立其动态模型;构建产液量偏好多目标优化目标函数,并利用非改进支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2）获取相应的最佳决策参数。某油田试验结果表明：该方法使得系统日耗电量降低15.87%,系统效率提高4.9%。可见,所提方法可行且有效。

关键词：智能采油系统 决策参数 动态模型 偏好多目标优化 

单位：重庆科技学院电气与信息工程学院; 重庆401331; 四川理工学院人工智能重点实验室; 自贡643000; 西安石油大学电子工程学院; 西安710065; 新疆华隆油田科技股份有限公司; 新疆834000