tNavigator-Graph Calculator-统计油藏整体分层产量（二）

乔聪颖

在上期的解决方案中，我们通过Graph Calculator解决了“统计油藏整体分层产量”的问题，示例中仅展示了输出单一参数，多参数同时输出可以自行拓展。
不过，鉴于写Python代码需要一点编程基础，而且在尝试“多参数输出”时遇到了一点问题，特在此与大家分享。
本文主要内容：
1.通过Graph Calculator实现“统计油藏整体分层产量”多参数输出；
2.讨论当前Graph Calculator能够处理问题的边界-部分参数无法进行统计
3.特定参数统计输出的解决办法
------------------------------------------

【案例描述与分析】

需求：同时获取所有层位的、独立的、最后时间步（或任意时间步）的累产油等多个参数。
客户提出的参数有累产油、累产水、累产气、含水率、地质储量、采出程度。

【Graph Calculator多参数同步输出】

由于累产油、累产水、累产气、含水率等参数的基础数据存在，且属于一类，所以，将上期的代码做下简单修改即可实现，不做赘述：

1. m =get_model_by_name('BLACK_OIL_DEMO')
   
2. t_last= get_all_timesteps()[-1]
   
3. 
   
4. stat_layer= {}
   
5. 
   
6. print(m.name,'opt', 'gpt', 'wpt', 'wct')
   
7. 
   
8. forlayer in range(1, 128+1):
   
9. 
   
10.     stat_layer[layer] = []
    
11. 
    
12.     stat_opt = 0
    
13.     stat_wpt = 0
    
14.     stat_gpt = 0
    
15.     stat_wct = 0
    
16. 
    
17.     for c in get_all_connections():
    
18.         if c.k == layer:
    
19.             stat_opt += copt[m, c, t_last]
    
20.             stat_wpt += cwpt[m, c, t_last]
    
21.             stat_gpt += cgpt[m, c, t_last]
    
22.             stat_wct += cwct[m, c, t_last]
    
23. 
    
24.     stat_layer[layer].append(float(stat_opt))
    
25.     stat_layer[layer].append(float(stat_wpt))
    
26.     stat_layer[layer].append(float(stat_gpt))
    
27.     stat_layer[layer].append(float(stat_wct))
    
28. 
    
29.     print("layer", layer,stat_layer[layer][0], stat_layer[layer][1], stat_layer[layer][2],stat_layer[layer][3])

复制代码

【Graph Calculator能够处理问题的边界】

在以上的问题中，基础数据均是射孔网格/Connections的数据，这些数据可以在tNavigator中直接获取（可参考上期微文《tNavigator-Graph Calculator-统计油藏整体分层产量》中Cut解决方案）：

但是，地质储量、采出程度等数据则不同，它们的基础数据是场图数据/Properties，这类基础数据在Graph Calculator中暂时并不支持调用。
恭喜你，触及到了Graph Calculator能够处理问题的边界。主体上，Graph Calculator可以处理以connection、well、region、model等相关的基础Graph数据，对于以场图数据为基础的Properties数据，暂时还无能为力。
虽然在tNavigator中有了Cut/Map等神器支持对Properties数据进行处理，但是，毕竟与Graphs数据的处理有本质上的区别。值得高兴的是，tNavigator的研发人员正在努力将二者的处理能力融为一体，相信更便捷的功能很快会和大家见面，未来可期！

【特定参数统计输出的解决办法】

虽然我们暂时不能通过Graph Calculator便捷处理地质储量、采出程度等数据，但是依然可以通过其他的手段获取，只是有点繁琐。
方法一：User Arithmetics或者Model Designer中的Workflow
具体实现就不做尝试了，有兴趣的话可以参考文末的链接自行尝试，这里仅给出User Arithmetics的一个示例：

方法二：自定义分区，并计算模型
一般的数模中允许自定义分区，相应的数据统计会随着模拟运算而被计算出来。

重新加载模型并计算后，可以轻松获取前面想要的5个参数：

【分析与总结】

从直观上看，“方法二-自定义分区”似乎最直接、最简单，也最有效，那么为什么还要有其他的大篇幅内容介绍其他方法呢？主要是因为“方法二-自定义分区”需要重新计算模型，或者在模型运算前先做好相关定义；另外，当我们想要统计其他形式的参数时，需要再次定义文本以及运算模型。倘若模型较小，则时间成本或可接受。
而Graph Calculator等其他方法致力于在任意已计算好的模型的基础之上、基于已有的基础数据进行灵活、高效的处理，无需计算模型，且满足多种多样的复杂需求。
也许很快研发人员就能够推出更为优化的解决方案，鱼与熊掌，我们都能得到！

End.

参考链接：
请参考文章顶部专辑“tNav之Python应用”
《tNavigator-Graph Calculator-统计油藏整体分层产量》
http://bbs.colchis.cn/thread-7815-1-1.html
《tNavigator-Arithmetic-统计任意区域内的网格属性》
http://bbs.colchis.cn/thread-7816-1-1.html
《tNavigator-Workflow-批量输出场图的统计数据》
http://bbs.colchis.cn/thread-6158-1-5.html
-----------------------------------------
更多tNavigator技巧及应用，欢迎加入tNavigator技术交流QQ群：777385939。
更多石油行业前沿资讯与应用，请关注微信公众号“科吉思石油技术”！