摘要
本发明涉及一种水热型地热群井井眼轨迹协同优化方法及系统，旨在解决传统地热群井开发中采热效率低、钻井成本高、井间干扰严重的问题。方法包括：输入群井轨迹参数及地质信息（地震/测井数据、裂隙网络模型、钻井约束）；构建含裂隙网络的三维热储层模型并提取渗透率与温度场参数；通过机器学习模型调用热‑流耦合数值模拟，计算不同轨迹组合的采热效率、钻井成本及井间干扰指数；利用多目标函数 F=α·Qheat–βCdrill–γIinterference量化评价结果，经无量纲化与加权生成归一化结果；基于阈值判断是否调整轨迹，采用改进多目标粒子群算法优化参数，迭代反馈至热‑流耦合模拟直至收敛；随钻阶段通过随机森林算法动态修正轨迹。
