中国地热资源分布广泛,开采地热能源可以减少对化石燃料的依赖。优化地热开采的生产制度是实现地热开发收益最大化的重要途径之一,因此提出了一种基于深度学习的代理模型与优化算法的联合应用方法。利用傅里叶神经算子(FNO)构建地热开发模拟代理模型,该模型能够准确预测不同生产制度和不同开采阶段下的储层温度场和压力场,从而避免直接求解偏微分方程组;在此基础上为了实现地热开发生产制度的最优设计,采用具有全局搜索能力的遗传算法,对多变量和复杂约束条件下的参数进行优化。应用结果表明:FNO代理模型在准确性和模拟效率方面表现突出,遗传算法则能显著提升生产制度的优化速度和净现值。研究成果为提高地热开采的效率和经济性提供了新的方法和依据。