Актуальность исследования обусловлена необходимостью поддержки принятия решения специалистами добывающих предприятий нефтегазовой отрасли при управлении производством. Точное прогнозирование значений дебитов добывающих скважин позволяет определить такие технологические режимы работы фонда скважин и технологического оборудования, которые позволят достичь заданного объёма выпуска продукции. Существующие методы не всегда обеспечивают требуемый уровень точности при прогнозе значений дебитов скважин, что приводит к ошибкам при расчёте экономического эффекта при оценке рентабельности добывающих скважин и последующих поставок углеводородного сырья, а также при учёте ограничений, накладываемых органами надзора за пользованием недрами. Цель: разработать и предложить наиболее эффективные модели глубоких искусственных нейронных сетей при прогнозе значений компонентов добычи углеводородного сырья – нефти, газа, жидкости (газового конденсата) и воды. Объекты: технологические параметры дебитов добывающих скважин фонда нефтяных, газовых, нефтегазовых и нефтегазоконденсатных месторождений. Методы: методы анализа больших объёмов технологических данных скважин, развиваемые в соответствии с концепцией «Big Data»; модели глубоких искусственных нейронных сетей; объектно-ориентированное программирование; методы оценки и статистического анализа результатов исследований эффективности глубоких искусственных нейронных сетей при прогнозе значений дебитов добывающих скважин. Результаты. Разработана методика подготовки данных по дебитам скважин для обучения и тестирования глубоких искусственных нейронных сетей прямого распространения. Проведены исследования различных архитектур таких нейросетей при решении задач прогноза дебитов нефти, газа, жидкости (газового конденсата) и дебита воды. Выявлены наиболее эффективные архитектуры глубоких нейросетей прямого распространения. Такие нейронные сети позволяют увеличить точность прогноза в два и более раза по сравнению с точностью прогноза, даваемой традиционным методом экстраполяции по скользящей средней.