如何使用tNavigator进行综合经济分析与优化
来源: | 作者:Colchis | 发布时间: 2025-05-14 | 67 次浏览 | 分享到:


tNavigator可轻松实现油田开发经济分析与策略优化!本案例通过轻量级Python脚本将tNavigator与MS Excel无缝衔接——只需在Excel中预置公式模板(自动计算现金流、OPEX经营成本、CAPEX资本支出、税金及NPV净现值/BCR效益成本比等核心指标),系统即可自动完成水驱方案模拟、经济参数计算与智能优化。tNavigator的AHM模块直接读取Excel生成的效益指标,通过内置优化算法(如粒子群算法)自动筛选最优注水策略,真正实现从油藏模拟到经济决策的一键式闭环优化,让复杂的经济敏感性分析变得高效直观!



脚本流程概述

1. 脚本首先会创建`Economic_Model.xlsx`副本,避免原始数据被覆盖。
2. 模拟完成后,脚本将产量、注入量等结果写入Excel副本。
3. Excel自动计算现金流、效益成本比(Benefit–Cost Ratio)等经济指标(公式需预先配置)。

4. 脚本提取BCR值,回传至tNavigator的AHM优化模块。

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脚本运行前准备工作

1. 要完成本流程,需安装64位Python 3.11及以上版本(建议3.11.x)

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2. 本脚本中设计到与Excel数据的导入与导出,需要Python脚本调用win32com库来分派Excel应用程序并使用它编辑文件。因此,必须安装pywin32软件包:打开具有管理员权限的命令行。键入并运行以下命令:pip install pywin32

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3. 在tNavigator界面上选中使用外部Python库,并从Python的新实例输入.dll文件的路径。
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基础模型设置

1. 要完成本流程,实现综合经济分析与优化,需要在模型中设置可调整的参数变量,以便后续在AHM模块中进行优化。变量定义:INJ_BHP(注入井井底流压上限)、WCT_MAX(生产井含水率阈值)、INJ_YEAR(注水启动年份)

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2. 在Excel中建立经济模型模板,关联油田产量、油价、OPEX/CAPEX等参数,通过预设公式自动计算效益成本比(Benefit–Cost Ratio)
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创建优化项目

1. 在tNavigator主界面创建一个AHM项目。

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2. 选择用户自定义设计的参数变量,即基础模型设置中第一步的变量,并计算基础模型,查看曲线。

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3. 导入Python脚本。

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4. Python脚本计算完成后,查看输出的Benefit–Cost Ratio

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5. 将输出的Benefit–Cost Ratio定义为目标函数,模式设置为寻找该参数的最大值。

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6. 选择最优化算法,例如粒子群优化算法。

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7. 查看各方案的Benefit–Cost Ratio,选择最优方案。

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