1.一种钻探数据分析评估方法，包括如下步骤：

S1.在钻探过程中，获取钻孔机在单位时间内移动距离的时间序列数据集；

S2.对步骤S1获取的单位时间内移动距离的时间序列数据集进行数据处理，得到处理后的时间序列数据集；

S3.根据步骤S2获取的处理后的时间序列数据集，确定钻进速度，以及处理后的时间序列数据集中每个数据所对应的钻探深度；

S4.根据步骤S3获取的钻进速度和处理后的时间序列数据集中每个数据所对应的钻探深度，构建钻探序列数据集；

S5.构建钻探数据评估网络模型，并利用步骤S4得到的钻探序列数据集对构建的钻探数据评估网络模型进行优化；

S6.采用步骤S5得到的优化后的钻探数据评估网络模型进行基桩桩身混凝土完整性及桩底沉渣厚度分析，并取特定段芯样进行相关实验，输入钻探数据评估网络模型后得到完整的基桩桩身混凝土强度报告；

S7.根据步骤S6的分析结果，进行最终的钻探数据分析评估。

2.根据权利要求1所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤S1所述获取钻孔机在单位时间内移动距离的时间序列数据集，具体为钻孔机在单位时间内移动距离的时间序列数据集由布置在钻孔机动力头上的红外激光测距传感器所采集，所述红外激光测距传感器根据设定的采样频率采集单位时间内钻孔机处于工作状态下动力头在垂直方向上的位置变化，并将此位置变化数据进行解析、存储后形成钻孔机在单位时间内移动距离的时间序列数据集。

3.根据权利要求2所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤S2所述的对步骤S1获取的单位时间内移动距离的时间序列数据集进行数据处理，得到处理后的时间序列数据集，具体为采用如下步骤进行处理：A.将单位时间内移动距离的时间序列X＝{x1,x2,...,xn}表示为X(t)＝f(w)+e(t)，其中w为时间序列的模式，f(w)为时间序列的模式表示，e(t)为时间序列表示与对应的模式表示之间的误差；从而得到处理后的时间序列为L(x)＝{L(xi1,xi2),L(xi2,xi3),...,L(xi(k-1),xik)}，其中L(xi(k-1),xik)为连接点xi(k-1)和点xik之间的线段；

B.对步骤A得到的序列L(x)进行线性拟合，从而得到拟合后的时间序列C.根据步骤B得到的拟合后的时间序列 判定得到有效钻探数据

集。

4.根据权利要求3所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤A所述的将单位时间内移动距离的时间序列X＝{x1,x2,...,xn}表示为X(t)＝f(w)+e(t)，具体为采用如下分段模式进行表示：式中wi为时间区间[ti-1,ti]的两个端点坐标， 为连接wi的两个端点的线性函数；

ek(t)为该段时间内时间序列与对应的模式表示之间的误差。

5.根据权利要求4所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤C所述的判定得到有效钻探数据集，具体为采用如下步骤进行判定：a.针对步骤B得到的拟合后的时间序列 中的任意一点 计算点

与前一个点 确定线段的斜率tgk，以及点 与后一个点 确定线段的斜率tgk+1；

b.计算斜率tgk与斜率设定值tg的第k差值，以及斜率tgk+1与斜率设定值tg的第k+1差值，并与设定阈值进行比较：若第k差值小于设定阈值且第k+1差值小于设定阈值，则线段 和线段 判定为疑似非钻进线段，并将疑似非钻进线段的数据从拟合后的时间序列中剔除；

c.重复步骤a和步骤b，直至所有的拟合后的时间序列 中的点均

判定完毕，从而得到最终的有效钻探数据集。

6.根据权利要求5所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤S4中所述的钻探序列数据集，具体为钻探序列数据集表示为X＝{x1＝(v1,d1),x2＝(v2,d2),...,xk＝(vk,dk)}，其中元素xi＝(vi,di)表示在钻探深度di时的钻进速度为vi。

7.根据权利要求6所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤S5所述的构建钻探数据评估网络模型，并利用步骤S4得到的钻探序列数据集对构建的钻探数据评估网络模型进行优化，具体为采用如下步骤进行优化：(1)采用循环神经网络模型作为钻探数据评估模型；

(2)利用步骤(1)得到的循环神经网络模型的隐藏节点提取钻探序列数据集的钻进信息，从而完成钻探数据评估网络模型的优化。

8.根据权利要求7所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于所述的利用步骤(1)得到的循环神经网络模型的隐藏节点提取钻探序列数据集的钻进信息，具体为采用如下算式进行提取：hi＝f(Uxi+Whi-1+b),i∈{1,2,...,n}

式中hi为隐藏节点输出的钻进信息；n为钻探序列数据集中的元素个数；i为第i个钻探数据；hi-1为第i-1个钻探数据包含的钻进信息；xi为输入的第i个钻探数据；f()为非线性激活函数；U为连接输入层与隐藏层的权重；W为连接第i个隐藏节点与第i-1个隐藏节点之间的权重，b为偏置。

9.根据权利要求8所述的钻探数据分析评估方法，其特征在于步骤S6所述的采用步骤S5得到的优化后的钻探数据评估网络模型进行基桩桩身混凝土完整性及桩底沉渣厚度分析，并取特定段芯样进行相关实验，输入钻探数据评估网络模型后得到完整的基桩桩身混凝土强度报告，具体为采用如下步骤进行分析：

1)采用如下公式，利用优化后的钻探数据评估网络模型的输出层将钻进信息转化为基桩桩身混凝土强度参考值：yi＝Softmax(Vhi+c),i∈{1,2,...,n}

式中yi为输出的第i个基桩桩身混凝土强度参考值，hi为第i个隐藏层输出的钻进信息，Softmax()为非线性激活函数，V为权重值，c为偏置；

2)对所采集的芯样选取特定段进行相关实验后，将此特定段的混凝土强度参数输入1)中钻探数据评估网络模型中，得到模型中其余数据段的混凝土强度值；

3)利用自然断点法将基桩混凝土强度值划分为8个等级：C60、C50、C45、C40、C35、C30、C20、沉渣；

4)根据步骤1)得到的基桩桩身混凝土强度值，和步骤2)划分的等级，进行基桩桩身混凝土强度与桩底沉渣厚度分析。