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！
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。
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）
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
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。
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）
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）。
1. 在tNavigator主界面创建一个AHM项目。
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。
4. Python脚本计算完成后，查看输出的Benefit–Cost Ratio。
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。
7. 查看各方案的Benefit–Cost Ratio，选择最优方案。
