一种数据驱动的水力参数实时优化方法及系统

本发明涉及参数优化技术领域，尤其涉及一种数据驱动的水力参数实时优化方法及系统，包括：获取钻井多源异构数据并进行清洗与多模态时空对齐融合，生成标准化多相流参数；通过数据‑模型联合驱动机制输入预训练的多相流瞬态模型，动态校正流体密度分布及相变参数，输出实时匹配钻井工况的瞬态模拟结果；基于模拟结果确定待优化水力参数，结合井筒压力约束与多目标优化函数，采用自适应粒子群算法迭代计算，生成最优排量、节流压力及压井参数的实时优化方案。本发明实现了多源数据时空对齐与模型动态校正，通过联合驱动机制提升了瞬态模拟精度，通过结合自适应优化算法能够生成满足井筒安全约束的最优水力参数方案。