Este artículo está dedicado a la construcción y análisis estadístico de modelos que expresan la relación entre indicadores de rendimiento y una gran cantidad de factores geológicos y tecnológicos. El volumen de petróleo producido adicionalmente, el volumen de agua limitada, la duración del efecto y el beneficio por pozo, teniendo en cuenta el costo del polímero, se toman como indicadores de rendimiento. El objetivo clave del artículo es desarrollar un método y modelos para tomar decisiones tecnológicas que mejoren la efectividad de las medidas para limitar las entradas de agua en pozos de producción en condiciones de incertidumbre. La base metodológica del estudio fueron las disposiciones y principios de la estadística matemática, la teoría de conjuntos difusos, la teoría de la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre basada en materiales generados por el procesamiento estadístico de datos sobre condiciones físicas y geológicas, y los resultados de trabajos de impermeabilización, obtención y análisis de información. La novedad científica del estudio radica en la construcción de soluciones tecnológicas basadas en la modelización de los indicadores de rendimiento de los trabajos de impermeabilización con una evaluación de la importancia de cada factor y la fiabilidad de los modelos y la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, expresada por la multi-criterialidad y la multifactorialidad. La importancia práctica se deriva de una solución que satisface las condiciones para alcanzar el máximo de todos los indicadores de eficiencia del proceso de limitación de entradas de agua, tanto tecnológicos como económicos. Se desarrolló e implementó un algoritmo para evaluar soluciones tecnológicas óptimas según cuatro criterios basados en información sobre las condiciones geológicas y físicas del campo y la experiencia en la implementación de medidas geológicas y técnicas para limitar las entradas de agua, incluyendo el análisis de factores, su contribución ponderada, la construcción de modelos, la evaluación estadística de indicadores de fiabilidad y la toma de decisiones teniendo en cuenta la incertidumbre.