1.一种多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述方法包括：获取钻井作业过程中的实时钻井数据，所述实时钻井数据包括钻井工作参数和钻头使用数据；根据所述实时钻井数据确定第一破岩参数；在所述第一破岩参数处于预设范围以内的情况下，将所述实时钻井数据输入至预设模型，以通过所述预设模型输出机械钻速的预测值，所述预设模型是根据历史实时钻井数据训练得到的模型，所述预设模型包括第一图学习模块和第二图学习模块；根据所述机械钻速的预测值和钻井约束条件生成多个候选参数组，每个候选参数组包括多个不同类型的第二破岩参数；基于目标函数确定每个候选参数组对应的函数值，其中，所述函数值是每个候选参数组包括的所有第二破岩参数的加权求和值，所述目标函数是以所有归一化的第二破岩参数最小以及所述函数值最小来求解的；根据每个候选参数组的函数值确定所述多个候选参数组中的目标参数组；根据所述目标参数组确定目标钻井工作参数，以将所述目标钻井工作参数作为当前的钻井工作参数进行钻井作业；其中，所述将所述实时钻井数据输入至预设模型，以通过所述预设模型输出机械钻速的预测值包括：获取所述历史实时钻井数据，所述历史实时钻井数据包括历史钻井工作参数、地层分层数据以及历史钻头使用数据；基于所述第一图学习模块根据所述地层分层数据对所述历史钻井工作参数和所述历史钻头使用数据进行动态聚类处理，生成地层信息预训练图，其中，所述地层信息预训练图以每类地层表征为节点，且根据所述历史钻井工作参数和所述历史钻头使用数据对每个节点进行表征嵌入；基于所述第二图学习模块分别对所述钻井工作参数和所述钻头使用数据进行序列化重构，以生成钻井参数关联知识图；通过时序卷积网络对所述钻井参数关联知识图进行时序模式的提取，以得到时序特征；通过图编码模块对所述时序特征和所述地层信息预训练图的邻接矩阵进行融合卷积，以得到高维隐藏特征；对所述高维隐藏特征进行解码映射，以获取所述预设模型输出的机械钻速的预测值。
2.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述基于所述第一图学习模块根据所述地层分层数据对所述历史钻井工作参数和所述钻头使用数据进行动态聚类处理，生成所述地层信息预训练图包括：基于所述第一图学习模块根据所述地层分层数据对所述历史钻井工作参数和所述钻头使用数据进行动态聚类处理，以确定每类地层对应的历史钻井工作参数和钻头使用数据；将每类地层表征为所述地层信息预训练图的一个节点，并将每类地层对应的历史钻井工作参数和钻头使用数据表征嵌入至对应的节点，生成所述地层信息预训练图。
3.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述基于所述第二图学习模块分别对所述钻井工作参数和所述钻头使用数据进行序列化重构，以生成钻井参数关联知识图包括：基于所述第二图学习模块分别对所述钻井工作参数和所述钻头使用数据进行序列化重构，以得到所述钻井工作参数对应的第一序列数据和所述钻头使用数据对应的第二序列数据；根据所述第一序列数据和所述第二序列数据生成钻井参数关联知识图。
4.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述高维隐藏特征根据以下公式（1）确定： （1）其中， 是指所述高维隐藏特征， 以及 中， 均是指第一序列数据和第二序列数据，A是指所述地层信息预训练图的邻接矩阵， 是指所述邻接矩阵的转置矩阵， 是指所述第一图学习模块的权重矩阵， 是指所述第二图学习模块的权重矩阵， 是指所述第一图学习模块的激活函数， 是指所述第二图学习模块的激活函数。
5.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述基于目标函数确定每个候选参数组对应的函数值包括：对每个候选参数组包括的每个第二破岩参数进行归一化处理，以得到处理后的第二破岩参数；根据每个候选参数组对应的所有的处理后的第二破岩参数，以及与每个第二破岩参数对应的权重值构建所述目标函数，以确定对应的函数值。
6.根据权利要求5所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述目标函数的函数表达式如以下公式（2）所示： （2）其中，J是指所述目标函数的函数值，ROP是指机械钻速，DRIMP是指钻头磨损评价指标，钻头磨损评价指标是基于钻压和钻头给进量的比值确定的，MSE是指机械比能，RF是指比率因子，基于机械比能和钻头磨损指标的比值确定， 、 分别是指机械钻速对应的权重、归一化系数， 、 是指钻头磨损评价指标对应的权重、归一化系数， 、 是指机械比能对应的权重、归一化系数， 、 是指比率因子对应的权重、归一化系数。
7.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述历史钻井数据，所述历史钻井数据包括历史钻井参数、地层分层数据以及历史钻头使用数据；根据所述历史钻井数据和实时钻井数据，按照地层区间、钻井参数变化特征及钻头使用状态构建与钻井工况相关的目标文档；对目标文档进行工况语义分块，得到多个文档分片；对每个所述文档分片进行向量化编码，确定每个文档分片对应的分片向量；将所有分片向量存入向量数据库，以形成钻井工况知识向量空间；基于实时钻井数据，在所述向量数据库中检索与当前钻井工况语义相关的目标分片向量；将所述目标分片向量对应的文档分片和所述实时钻井数据输入至大语言模型，以通过所述大语言模型进行钻井工况约束推理，输出与当前钻井作业相匹配的钻井约束条件，所述钻井约束条件包括基于所述实时钻井数据动态生成的钻井工作参数的安全参数范围。
8.根据权利要求1所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法，其特征在于，所述钻井工作参数包括钻头的钻压、转速和排量，所述钻井约束条件包括针对所述钻压的第一参数范围、针对所述转速的第二参数范围、以及针对所述排量的第三参数范围。
9.一种多井联动的钻井参数多层级优化决策系统，其特征在于，包括：存储器，被配置成存储指令；处理器，被配置成从所述存储器调用所述指令以及在执行所述指令时能够实现根据权利要求1至8中任一项所述的多井联动的钻井参数多层级优化决策方法。
