fork download
copy 
  1. def generate_total_potential_report(all_res_names, all_predictions, source_data, pre_history_stats, reserves, output_file='field_potential_report.xlsx'):
  2.     """
  3.     Формирует итоговый отчет.
  4.     Разделяет Газ Шапки (нефтяные скважины) и Природный Газ (газовые скважины).
  5.     """
  6.     res_stats = defaultdict(lambda: {
  7.         'fact_gas_cap': 0.0,  # ГШ
  8.         'fact_nat_gas': 0.0,  # СГ
  9.         'future_gas_cap': 0.0,
  10.         'future_nat_gas': 0.0,
  11.         'act_cnt': 0,
  12.         'arch_cnt': 0,
  13.         'finite_forecast_gas_cap': 0.0,
  14.         'finite_forecast_nat_gas': 0.0
  15.     })
  16.     processed_wells = set()
  17.     details = []
  18.  
  19.     # Активные (по которым построился прогноз)
  20.     for p in all_predictions:
  21.         res = p['reservoir']
  22.         well = p['well_name']
  23.         well_type = p.get('well_type', 'НЕФ')  # Получаем тип из main.py
  24.         model_type = p.get('model_type', config.model_type)
  25.  
  26.         processed_wells.add((res, well))
  27.  
  28.         # Данные из предыстории
  29.         pre_val_cap = pre_history_stats[res][well]['GAS_CAP_M3']
  30.         pre_val_nat = pre_history_stats[res][well]['GAS_NAT_M3']
  31.  
  32.         # Данные периода анализа (Факт)
  33.         fact_vec_last = p['fact'][1][-1]
  34.  
  35.         # Определяем, куда записать факт периода
  36.         per_val_cap = 0.0
  37.         per_val_nat = 0.0
  38.  
  39.         if well_type == 'ГАЗ':
  40.             per_val_nat = fact_vec_last
  41.         else:
  42.             per_val_cap = fact_vec_last
  43.  
  44.         # Будущее (Остаточные)
  45.         params = p['params']
  46.         q0 = params[0]
  47.         raw_a = params[1]
  48.  
  49.         a_val = raw_a
  50.         b_val = None
  51.         if isinstance(raw_a, tuple):
  52.             a_val = raw_a[0]
  53.             b_val = raw_a[1]
  54.  
  55.         m0 = p['m0_date']
  56.         last_date = p['fact'][0][-1]
  57.  
  58.         fc_Q_vec = p['forecast'][1]
  59.         fact_Q_last = p['fact'][1][-1]
  60.  
  61.         forecast_period_val = 0
  62.         if fc_Q_vec:
  63.             val = fc_Q_vec[-1] - fact_Q_last
  64.             if val > 0:
  65.                 forecast_period_val = val
  66.  
  67.         # Время t на конец факта
  68.         from calendar import monthrange
  69.         days_in_last = monthrange(last_date.year, last_date.month)[1]
  70.         t_end = (last_date - m0).days + days_in_last
  71.  
  72.         # Полный хвост (EUR Future)
  73.         # ВАЖНО: передаем model_type и b_val, иначе расчет будет неверен для Hyp/Pow
  74.         future_val_total = calculate_eur_future(q0, a_val, t_end, b=b_val, model_type=model_type)
  75.  
  76.         # Распределяем будущее и накопленную
  77.         total_hist_cap = pre_val_cap + per_val_cap
  78.         total_hist_nat = pre_val_nat + per_val_nat
  79.  
  80.         cur_future_cap = 0.0
  81.         cur_future_nat = 0.0
  82.  
  83.         if well_type == 'ГАЗ':
  84.             cur_future_nat = future_val_total
  85.             res_stats[res]['finite_forecast_nat_gas'] += forecast_period_val
  86.         else:
  87.             cur_future_cap = future_val_total
  88.             res_stats[res]['finite_forecast_gas_cap'] += forecast_period_val
  89.  
  90.         res_stats[res]['fact_gas_cap'] += total_hist_cap
  91.         res_stats[res]['fact_nat_gas'] += total_hist_nat
  92.  
  93.         res_stats[res]['future_gas_cap'] += cur_future_cap
  94.         res_stats[res]['future_nat_gas'] += cur_future_nat
  95.  
  96.         res_stats[res]['act_cnt'] += 1
  97.  
  98.         # Формируем красивый вывод параметра a
  99.         a_str = f"{a_val:.6f}"
  100.         if b_val is not None:
  101.             a_str += f" (b={b_val:.2f})"
  102.  
  103.         details.append({
  104.             'Пласт': res, 'Скважина': well, 'Тип': 'Прогноз', 'Характер': well_type,
  105.             'Модель': model_type,
  106.             'Факт ГШ': total_hist_cap, 'Факт СГ': total_hist_nat,
  107.             'Остаточные ГШ': cur_future_cap, 'Остаточные СГ': cur_future_nat,
  108.             'a': a_str
  109.         })
  110.  
  111.     # Скважины, которые в прогнозе не участвовали
  112.     all_wells = set()
  113.     for r in source_data:
  114.         for w in source_data[r]:
  115.             all_wells.add((r, w))
  116.     for r in pre_history_stats:
  117.         for w in pre_history_stats[r]:
  118.             all_wells.add((r, w))
  119.  
  120.     for res, well in all_wells:
  121.         if (res, well) in processed_wells:
  122.             continue
  123.  
  124.         # Предыстория
  125.         pre_cap = pre_history_stats.get(res, {}).get(well, {}).get('GAS_CAP_M3', 0)
  126.         pre_nat = pre_history_stats.get(res, {}).get(well, {}).get('GAS_NAT_M3', 0)
  127.  
  128.         # Период анализа
  129.         per_cap = 0
  130.         per_nat = 0
  131.         well_type_arch = "НЕФ"  # По умолчанию
  132.  
  133.         if res in source_data and well in source_data[res]:
  134.             mer_list = source_data[res][well]
  135.             if mer_list:
  136.                 # Смотрим последний статус, чтобы понять тип
  137.                 if mer_list[-1].CHARWORK == 'ГАЗ':
  138.                     well_type_arch = 'ГАЗ'
  139.  
  140.                 per_cap = sum(m.GAS_CAP_M3 for m in mer_list)
  141.                 per_nat = sum(m.GAS_NAT_M3 for m in mer_list)
  142.  
  143.         hist_cap = pre_cap + per_cap
  144.         hist_nat = pre_nat + per_nat
  145.  
  146.         if (hist_cap + hist_nat) > 0:
  147.             res_stats[res]['fact_gas_cap'] += hist_cap
  148.             res_stats[res]['fact_nat_gas'] += hist_nat
  149.             res_stats[res]['arch_cnt'] += 1
  150.  
  151.             details.append({
  152.                 'Пласт': res, 'Скважина': well, 'Тип': 'Архив', 'Характер': well_type_arch,
  153.                 'Модель': '-',
  154.                 'Факт ГШ': hist_cap, 'Факт СГ': hist_nat,
  155.                 'Всего прогноз ГШ': 0, 'Всего прогноз СГ': 0,
  156.                 'a': 0
  157.             })
  158.  
  159.     # Сводная
  160.     summary = []
  161.     for res in sorted(res_stats):
  162.         s = res_stats[res]
  163.         reserves_list = reserves.get(res, {'geo_reserves': 0, 'extract_reserves': 0, 'cum_prod_f6': 0, 'last_year_prod_f6': 0})
  164.  
  165.         total_eur_cap = s['fact_gas_cap'] + s['future_gas_cap']
  166.         total_eur_nat = s['fact_nat_gas'] + s['future_nat_gas']
  167.  
  168.         summary.append({
  169.             'Пласт': res,
  170.             'Активных скважин, шт.': s['act_cnt'],
  171.             'Выбывших скважин, шт.': s['arch_cnt'],
  172.  
  173.             # ГШ
  174.             'Накопленная добыча ГШ МЭР, млн. м3': s['fact_gas_cap'] / 1000000,
  175.             f'Прогноз добычи газа ГШ активным фондом нефтяных скважин на {config.forecast_months} мес., млн. м3': s['finite_forecast_gas_cap'] / 1000000,
  176.             'Всего прогнозируемая добыча газа ГШ активным фондом нефтяных скважин, млн. м3': s['future_gas_cap'] / 1000000,
  177.  
  178.             # СГ
  179.             'Накопленная добыча природного газа, млн. м3': s['fact_nat_gas'] / 1000000,
  180.             f'Прогноз добычи природного газа активным фондом газовых скважин на  {config.forecast_months} мес., млн. м3': s['finite_forecast_nat_gas'] / 1000000,
  181.             'Всего прогнозируемая добыча природного газа активным фондом газовых скважин, млн. м3': s['future_nat_gas'] / 1000000,
  182.  
  183.             # 6гр
  184.             'НГЗ газа ГШ (6гр), млн. м3': reserves_list['geo_reserves'] / 1000000,
  185.             'НИЗ газа ГШ (6гр), млн. м3': reserves_list['extract_reserves'] / 1000000,
  186.             'Накопленная добыча газа ГШ (6гр), млн. м3': reserves_list['cum_prod_f6'] / 1000000,
  187.             'Вовлекаемые запасы, млн. м3': (total_eur_cap + total_eur_nat) / 1000000,
  188.         })
  189.  
  190.     with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
  191.         pd.DataFrame(summary).to_excel(writer, 'Итоги', index=False)
  192.         pd.DataFrame(details).to_excel(writer, 'Детали', index=False)
  193.     print(f"Отчет сохранен: {output_file}")
  194.  
  195.  
Success #stdin #stdout 0.11s 14112KB
comments (?)
stdin
copy 
Standard input is empty
stdout
copy 
Standard output is empty
https://ideone.com/Fj9tTI
language:
Python 3 (python  3.12)
created:
2 days ago
visibility:
public

Share or Embed source code

Discover > Sphere Engine API

The brand new service which powers Ideone!

Discover > IDE Widget

Widget for compiling and running the source code in a web browser!