tNavigator-解决方案二：定制化的“经济指标优化” （智能历史拟合高级应用）

乔聪颖

乔聪颖

人们面临权衡取舍。人们为了获得一件东西，必须放弃另一件东西。决策需要对目标进行比较。

--阿尔弗雷德·马歇尔《经济学原理》

搜索百度百科，会发现这样一句话，“经济学（Economics），是研究人类经济活动的规律即价值的创造、转化、实现的规律”。
作为石油行业的技术型从业者，对经济学鲜有涉及，客观而言，与国人的传统理念有一定的关系（为自己找个藉口）。了解经济学原理，关注经济现象背后的因果，总能让你对世界的认识更深刻一些，尤其在当前的智能时代。
本次带大家来领略下如何在tNavigator中实现定制化的“经济指标方案优化”。
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【主要思路】

变量定义：注入井的注入压力，生产井的含水率极限，注入井投产时间。
优化的目标：Benefit-Cost Ratio-效益成本比率最优化。

数模文本文件中的变量定义

tNavigator可以通过Python操作excel，将计算结果传入到excel中，再将excel中的瞬时计算结果返回到tNavigator中，作为目标函数（或一部分），调用智能算法逐步优化，从而实现定制化的“经济指标方案优化”。

【Section0 预备知识】

1.掌握基本经济学概念
2.熟悉tNavigator中AHM模块的基本操作流程
3.了解Python以及win32com模块的基本用法

案例中所用到的基本经济学概念

上图中包含了多个经济学上的重要概念，比如Cash Flow-现金流，Net Present Value-净现值，DiscountedProfitability Index-折现盈利指数，以及Benefit-Cost Ratio-效益成本比率，其中BCR用来确立拟定项目成本与效益之间关系的比率，是投资者眼中的重要指标。
tNavigator的AHM模块为智能历史拟合模块，其基本操作流程以及功能可参考往期微文（文末）。
Python及其它模块的使用可以参考往期微文，同时建议网上搜索相关资料。需要注意的是，推荐使用Python 3.5或者Python 3.6，不要使用Python 3.7。后续有重大更新的话会及时告知大家。win32com为第三方库，需要额外安装。
下图仅供参考：

Python配置

【Section1 建立AHM工区，并编辑Python代码】

一图以蔽之：

建立AHM工区，并编辑Python代码

【Section2 设置目标函数，并运行实验方案】

新定义目标函数Benefit_Cost_Ratio，类型为Forecast Optimization，选择最大化BCR。

设置目标函数

创建新的Experiment，采用粒子群优化算法，将新建的Benefit_Cost_Ratio作为目标函数。

创建experiment

【Section3 结果分析】

绘制Crossplot图，可以看出，后续的模型逐渐集中，且具有较高的BCR。

Crossplot图

将Benefit_Cost_Ratio按照从大到小排序，可以得到最大BCR所对应的模型为00141，即为当前最优预测方案模型。
可以按照参数值修改原始模型，也可以将模型直接导出。

以BCR为目标找到最优化模型

在Excel_files文件夹内会生成一系列的excel文件：

【总结】

想要实现以经济指标为目标的定制化方案优选，需要tNavigator-Python-Excel三者的紧密衔接：经济参数的计算主要集中在Excel表格之中，结果数据的传输、调用则需要Python来完成，优化过程则需要在tNavigator中实现。
过程稍显复杂，不过可拓展性很高，非常适合定制化方案设计！

【参考微文】

1.《tNavigator 18.1开放Python接口——实现图形输出的“私人定制”》
2.《Graph Calculator- tNavigator实现Python私人定制（基础篇）》
3.《Graph Calculator- tNavigator实现Python私人定制（应用篇：灵活统计贡献井数）》
4.《tNavigator 18.1 辅助历史拟合——你远比自己想象的更加强大！（一、基础篇）》
5.《智能历史拟合 - 梦想终成现实》
6.《tNavigator 智能历史拟合：看懂结果分析（一）（进阶篇）》
7.《tNavigator 智能历史拟合：看懂结果分析（二）（进阶篇）》

【说明】

鉴于实际操作有一定的难度，科吉思可以提供系统化解决方案！
鉴于每个实际问题都需要定制化解决，代码以及Excel模板暂不在文中提供给大家，如想自行尝试，请发送邮件至support@colchispetro.com邮箱申请。
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