1.一种基于层数划分处理的测井数据读取方法，其特征在于，包括：S1、通过钻杆将无电缆存储式测井仪输送至井底后，无电缆存储式测井仪通过预设于测井仪中的深度传感器获取井底深度；

S2、无电缆存储式测井仪根据所述井底深度，对油井进行层数划分处理，以分为相互交叠的多个奇数层和多个偶数层；

S3、在上提无电缆存储式测井仪的过程中，无电缆存储式测井仪判断当前深度是否属于奇数层；

S4、若当前深度属于奇数层，则无电缆存储式测井仪执行第一精测井操作，以获取奇数层数据，并将奇数层数据存储于第一存储区域中，所述第一存储区域采用堆栈存储结构；

S5、若当前深度属于偶数层，则无电缆存储式测井仪执行第二粗测井操作，以获取偶数层数据，并将偶数层数据存储于第二存储区域中，所述第二存储区域采用非堆栈存储结构；

其中，第一精测井操作的测量时间大于相邻的第二粗测井操作的测量时间；

S6、在所述无电缆存储式测井仪提升至地面后，位于地面的数据分析终端采用具有双重单片机的读取设备，对所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域进行第一数据读取处理，以获取所述第一存储区域中存储的多个奇数层数据，并根据所述多个奇数层数据，判断是否在奇数层中存在油气藏反应；

S7、若在奇数层中不存在油气藏反应，则数据分析端将所述多个奇数层数据输入预设的夹层特征数据预测模型中进行处理，以得到所述夹层特征数据预测模型输出的多个预测特征数据序列；所述夹层特征数据预测模型基于深度神经网络模型，并采用有监督学习的方式训练而成；所述多个预测特征数据序列的数量等于所述多个偶数层的数量；

S8、数据分析端对所述第二存储区域中存储的每个偶数层数据均进行部分数据提取处理，以得到多个偶数层真实数据序列，并判断所述多个偶数层真实数据序列是否与所述多个预测特征数据序列均对应匹配；

S9、若所述多个偶数层真实数据序列与所述多个预测特征数据序列不均对应匹配，则数据分析端进行数据优先读取处理，以优先读取不匹配的偶数层数据的方式，对所述第二存储区域进行第二数据读取处理。

2.根据权利要求1所述的基于层数划分处理的测井数据读取方法，其特征在于，所述具有双重单片机的读取设备包括动力舱、主控板、LCD显示屏和数据传输组件；

所述动力舱用于向主控板提供电源；

所述LCD显示屏用于显示数据读取状态；

所述主控板包含第一单片机、第二单片机、第一缓存和第二缓存，所述第一缓存和第二缓存均并联于所述第一单片机和所述第二单片机之间；在读取数据时，所述第一单片机与所述无电缆存储式测井仪信号连接，所述数据传输组件与所述数据分析终端信号连接；

所述在所述无电缆存储式测井仪提升至地面后，位于地面的数据分析终端采用具有双重单片机的读取设备，对所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域进行第一数据读取处理，以获取所述第一存储区域中存储的多个奇数层数据的步骤S6，包括：S601、在所述无电缆存储式测井仪提升至地面后，位于地面的数据分析终端采用所述读取设备中的第一单片机，读取所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域的第一单位数据；其中，所述第一单位数据存入所述第一存储区域的时间晚于所述第一存储区域中其他数据的存储时间；

S602、清空所述第一缓存，并将所述第一单位数据写入所述第一缓存中；

S603、所述第一单片机读取所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域的第二单位数据；同时，所述第二单片机读取所述第一缓存中的所述第一单位数据；其中，所述第二单位数据存入所述第一存储区域的时间晚于当前所述第一存储区域中其他数据的存储时间；

S604、清空所述第二缓存，并将所述第二单位数据写入所述第二缓存中；

S605、所述第一单片机读取所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域的第三单位数据；同时，所述第二单片机读取所述第二缓存中的所述第二单位数据；其中，所述第三单位数据存入所述第一存储区域的时间晚于当前所述第一存储区域中其他数据的存储时间；

S606、持续进行第三单位数据、…、和第n单位数据的读取操作，以获取所述第一存储区域中存储的多个奇数层数据；n为大于3的整数，所述第n单位数据是所述第一存储区域中最早存储的数据。

3.根据权利要求1所述的基于层数划分处理的测井数据读取方法，其特征在于，所述若在奇数层中不存在油气藏反应，则数据分析端将所述多个奇数层数据输入预设的夹层特征数据预测模型中进行处理，以得到所述夹层特征数据预测模型输出的多个预测特征数据序列的步骤S7之前，包括：

S61、获取样本钻井的完整井下数据，并将所述完整井下数据划分为多个奇数样本层数据和多个偶数样本层数据；其中，所述样本钻井未发现油气藏反应；

S62、对所述多个奇数样本层数据分别进行人工标定处理，以标定出多个特征数据序列，并将进行人工标定处理后的所述多个奇数样本层数据，与未标定的多个偶数样本层数据构成第一训练集；

S63、采用第一训练集对预设的神经网络模型中进行训练，以得到暂时模型；其中，训练过程采用反向传播算法更新各层网络参数；

S64、对所述多个偶数样本层数据分别进行人工标定处理，以标定出多个特征数据序列，并将进行人工标定处理后的所述多个偶数样本层数据，与未标定的多个奇数样本层数据构成第二验证集；

S65、采用所述第二验证集对所述暂时模型进行验证处理，并判断验证处理的结果是否为验证通过；

S66、若验证处理的结果为验证通过，则将所述暂时模型记为夹层特征数据预测模型。

4.根据权利要求1所述的基于层数划分处理的测井数据读取方法，其特征在于，所述数据分析端对所述第二存储区域中存储的每个偶数层数据均进行部分数据提取处理，以得到多个偶数层真实数据序列，并判断所述多个偶数层真实数据序列是否与所述多个预测特征数据序列均对应匹配的步骤S8，包括：S801、根据所述多个预测特征数据序列，分别对应对所述第二存储区域中存储的每个偶数层数据进行数据搜索处理，以获取多个搜索结果；

S802、判断所述多个搜索结果是否为空集；

S803、若所述多个搜索结果均不为空集，则提取所述多个搜索结果，并判定所述多个偶数层真实数据序列与所述多个预测特征数据序列均对应匹配。

5.根据权利要求1所述的基于层数划分处理的测井数据读取方法，其特征在于，所述数据分析端对所述第二存储区域中存储的每个偶数层数据均进行部分数据提取处理，以得到多个偶数层真实数据序列，并判断所述多个偶数层真实数据序列是否与所述多个预测特征数据序列均对应匹配的步骤S8之后，包括：S81、若所述多个偶数层真实数据序列与所述多个预测特征数据序列均对应匹配，则按存储时间的顺序对所述第二存储区域进行数据读取处理，以得到顺序排列的多个偶数层数据；

S82、将顺序排列的多个偶数层数据和所述多个预测特征数据序列，根据匹配关系进行配对，以得到多个数据组，并将所述多个数据组存入预设的数据库中。

6.一种基于层数划分处理的测井数据读取装置，其特征在于，包括：井底深度获取单元，用于指示通过钻杆将无电缆存储式测井仪输送至井底后，无电缆存储式测井仪通过预设于测井仪中的深度传感器获取井底深度；

层数划分单元，用于指示无电缆存储式测井仪根据所述井底深度，对油井进行层数划分处理，以分为相互交叠的多个奇数层和多个偶数层；

奇数层判断单元，用于指示在上提无电缆存储式测井仪的过程中，无电缆存储式测井仪判断当前深度是否属于奇数层；

第一精测井单元，用于指示若当前深度属于奇数层，则无电缆存储式测井仪执行第一精测井操作，以获取奇数层数据，并将奇数层数据存储于第一存储区域中，所述第一存储区域采用堆栈存储结构；

第二粗测井单元，用于指示若当前深度属于偶数层，则无电缆存储式测井仪执行第二粗测井操作，以获取偶数层数据，并将偶数层数据存储于第二存储区域中，所述第二存储区域采用非堆栈存储结构；其中，第一精测井操作的测量时间大于相邻的第二粗测井操作的测量时间；

第一数据读取单元，用于指示在所述无电缆存储式测井仪提升至地面后，位于地面的数据分析终端采用具有双重单片机的读取设备，对所述无电缆存储式测井仪中的第一存储区域进行第一数据读取处理，以获取所述第一存储区域中存储的多个奇数层数据，并根据所述多个奇数层数据，判断是否在奇数层中存在油气藏反应；

多个预测特征数据序列获取单元，用于指示若在奇数层中不存在油气藏反应，则数据分析端将所述多个奇数层数据输入预设的夹层特征数据预测模型中进行处理，以得到所述夹层特征数据预测模型输出的多个预测特征数据序列；所述夹层特征数据预测模型基于深度神经网络模型，并采用有监督学习的方式训练而成；所述多个预测特征数据序列的数量等于所述多个偶数层的数量；

多个偶数层真实数据序列获取单元，用于指示数据分析端对所述第二存储区域中存储的每个偶数层数据均进行部分数据提取处理，以得到多个偶数层真实数据序列，并判断所述多个偶数层真实数据序列是否与所述多个预测特征数据序列均对应匹配；

第二数据读取单元，用于指示若所述多个偶数层真实数据序列与所述多个预测特征数据序列不均对应匹配，则数据分析端进行数据优先读取处理，以优先读取不匹配的偶数层数据的方式，对所述第二存储区域进行第二数据读取处理。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。