根据我国石油企业目前的生产经营形势,在以效益为中心的理念背景下,如何通过优化提高生产经营效益是一个备受关注的重要课题。本文以提升油田生产经营效益为核心,研究了生产经营优化流程和系统优化方法；考虑到现阶段油田信息化建设速度加快,在油田生产经营过程中所产生的数据种类和数据量在迅速膨胀,呈现出大数据特征,传统数据库对这些数据的存储和处理性能迅速下降,因此本文研制了基于大数据的油田生产经营优化系统；这些研究成果丰富完善了油田公司上游业务经营战略管理体系、方法体系和信息化建设。由于传统的油田生产经营数据库对半结构化数据和非结构化数据处理具有一定的局限性,因此使用基于物化或ETL引擎等4种数据集成方式采集油田生产经营优化数据,并使用HDFS来实现分布式存储,解决了相关数据的存储问题。基于大数据的MapReduce技术,构建了Hadoop分布式处理分析平台,搭建生产经营优化系统框架,在系统框架中将传统的Oracle数据库与Hbase数据库的存储方式进行对比,证明了Hbase的大数据存储处理可以与Oracle数据库存储进行有效衔接,确保数据调用和存储的效率,实现了油田生产经营优化大数据处理。在产量模型预测方法研究中,对翁氏预测模型进行了改进,可以用二元线性自动拟合,避免试差法的局限性。结合产量模型预测方法、操作成本预测方法以及折旧折耗预测方法,提出了上游业务生产经营优化流程和系统优化方法,包括技术优化、经济优化和一体化优化方法。在分析钻井成本构成的基础上,结合影响钻井成本的固定成本和可变成本两方面要素,提出了基于主成分钻井成本预测方法。将该方法应用于递进优化模型中,使未达标但能改善油田整体效益的项目重新回归,提高了一体化优化模型的精确度。最后,将油田生产经营大数据理论与生产经营优化方法相结合,研发了基于大数据的油田生产经营优化系统。并将该系统在油田公司进行实际应用,确定不同目标的储量、产量、投资、成本和效益的一体化优化方案,取得了较好的实际优化效果。进一步考证和说明了生产经营优化的流程和优化方法体系的可行性和适用性,以及软件系统的合理可靠性,起到了提升油田生产经营效益的作用。