首页2023 >> Ver.2019~2023 >> 技术文库 >> Python实现动态修改策略并集成AHM做优化预测

 

Python实现动态修改策略并集成AHM做优化预测
来源: | 作者:Colchis | 发布时间: 2025-08-13 | 743 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:

tNavigator的Workflow功能具备强大的模块集成能力，能够将GD、MD、AHM等模块高效整合，大幅减少操作时间，便于模型调参；同时，其对Python接口的兼容性极强，可在Workflow中完成建模、数模构建及动态生产过程的参数调整。以下将通过一个简单的Workflow案例，展示tNavigator的强大功能。

Image
Image


一、问题描述
本文旨在实现当井含水率达到 90% 时，动态改变井的日产液量。具体而言，需将 Workflow 的模型变量值传递给应用脚本中的参数 rate，再通过智能历史拟合和优化模块（AHM），优化不同日产液量对应的最大累产油。

二、问题分析

  • 需通过 Python 接口判断井的含水率是否超过 90%；
  • 需定义变量 VAR_1，用于向参数 rate 传递数值；
  • 需设计函数实现上述含水率判断与参数传递功能。


三、问题解决步骤
1. 构建机理模型
创建一口生产井的机理模型，确保该井在计算过程中含水率能够达到 90% 以上，为后续动态调整提供基础条件。
2. 搭建 Workflow 框架在
MD 模块中打开 Workflow，依次添加以下工作流组件：

  • 生产井控制（预测）：设置为定液生产模式；
  • 手动添加代码：用于实现核心功能逻辑；
  • 初始化或重新读取模型：保障模型参数的准确性；
  • 计算水动力学模型：支撑生产过程的数值模拟。

3. 定义变量与参数传递
在 Workflow 的默认模型变量中添加 VAR_1，设置其类型为 real，分布为Uniform（最小值 1000，最大值 5000）。通过手动添加代码，将 VAR_1 转换为字符串类型（使用 str (VAR_1) 避免数据类型错误），并传递给应用脚本中的参数 rate。
4. 编写核心功能代码
代码需实现以下逻辑（转换为 Workflow 可读格式）：

其中，通过get_well_by_name获取目标井信息，判断其含水率（wwct [w]）是否超过 0.9；若满足条件，则通过set_prod_limit设置该井的产液量（lrat=rate）。

5. 运行与验证
计算 Workflow 后，可观察到当含水率超过90% 时，井的产液量已按预期发生改变。

6. 集成 AHM 进行优化预测
点击 “智能历史拟合”，即可调用 AHM 模块，基于上述动态调整策略进行优化预测，分析不同日产液量下的最大累产油效果。


四、扩展应用

该 Workflow 可直接导出，在其他模型中加载后，只需修改相关参数，即可快速适配新的应用场景。


公司资讯