tNavigator-Python API - Graph Calculator解读

乔聪颖

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。

--《老子》

Graph Calculator是tNavigator中最早（18.1版）开放的Python API接口，将数模的后处理工作质量提升了一个层次，而且随着后续的不断完善与更新，功能愈加强大，目前也已嵌入到Advanced History Matching GUI以及ModelDesigner GUI中，并支持自定义曲线在泡泡图中的调用。
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【认识graph对象的数据结构】

Graph Calculator中通过Python代码调用模型数据的核心是围绕graphs（曲线）展开的，尤其是SUMMARY关键字，但并不限于此。从编程的角度而言，graph对象是一个包含时间、对象类型、模型信息等的复杂数据结构，可以进行复杂的运算，从而提取特定的有效信息。
简单而言，graph对象是一个多维数组：

参考下图，可以获得更为直观的认识：

值得注意的是，对于这种抽象化的数组数据，通过专业开发的第三方库可能处理起来会更方便，如Pandas、Numpy（这两个第三方库已经在tNavigator中集成，仅调用自带Python解释器时，无需额外安装）。
# example
importnumpy
importpandas
a1 =numpy.array(wopr)
print(a1.shape)
df=pandas.DataFrame(a1)
print(df.axes)

【预定义的graph属性与函数】

Graph Calcualtor中预定义了各类对象的函数与属性，如同功能丰富的工具箱，操控数据时会让人得心应手。

Function本质上是为了方便数据调用、运算而打包好的函数，其中的具体含义不做过多赘述，需要时可自行查阅手册并在Graph Calculator窗口中实践。

【应用案例-后处理】

Graph Calculator在后处理方面的应用想必已经为很多人所熟知了，详细些的内容可以阅读文末的“其它参考链接”。此处提供个小案例，供大家消遣：
# findthe amount of oil accumulated by each well during certain time interval
x =wopr * (time >= 215) * (time <= 550)
w1 =cum_sum_t(x)
export(w1, name = 'PeriodProd', units = "liquid_surface_volume")

【应用案例-AHM】

Graph Calculator中的自定义曲线可以用于智能历史拟合的目标函数。
比如在注水模型中，当我们有现场实际的生产数据-产油量和注水量时，可以将相渗端点、特定区域的渗透率等作为拟合变量，将采收率（Oil Recovery Factor）的误差和注水倍数（WaterInjection/PV）的误差之和作为优化目标：
#Addingthe squared deviation to the objective function value
objective+= (float (kin[min_t]) - ref_kin) ** 2 + (float (prok[min_t]) - ref_prok) ** 2
（完整代码较为复杂，暂不提供，此处仅提供思路。）

从实际数据、原始模型以及优化模型的结果数据对比中，可以明显看出智能历史拟合得到了很好的效果。
其它Python在AHM中的应用可以文末其它参考链接。

参考链接:
《tNavigator-Python解释器及第三方库安装指导》
《tNavigator-Python入门（基本数据类型、程序控制结构以及函数式编程）》

其他参考链接：
《tNavigator-Graph Calcuator-输出统计信息至txt文件》
《tNavigator-Graph Calcuator-自定义任意小层合采曲线》
《tNavigator-Python高级应用汇总》
《智慧油田特色解决方案：定制化的“经济指标优化” （智能历史拟合高级应用）》
《用户案例分享-tNavigator中通过Python接口整合多井信息并在泡泡图中应用》
《tNavigator小技巧20-Python应用之泡泡图调用自定义曲线》
《Graph Calculator - tNavigator实现Python私人定制（应用篇：灵活统计贡献井数）》
《Graph Calculator - tNavigator实现Python私人定制（基础篇）》
《tNavigator 18.1开放Python接口——实现图形输出的“私人定制”》

End.
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