1.一种基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取石油工程区域地质数据；对石油工程区域地质数据进行多维传感器部署，生成石油开采传感器部署网络；基于石油开采传感器部署网络进行环境传感数据采集，得到标准石油开采环境采集数据；

步骤S2：对标准石油开采环境采集数据进行石油开采地理高程转换，生成石油开采地理高程数据；基于石油开采地理高程数据进行多层次石油开采影响评估，生成石油开采多层次影响数据；对石油开采多层次地质影响因子进行多场耦合数值模拟，生成油气开采风险影响因子；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对标准石油开采环境采集数据进行地质数据提取，得到石油开采地质数据，其中石油开采地质数据包括地质勘探数据和钻孔数据；

步骤S22：对地质勘探数据和钻孔数据进行石油开采地理高程转换，生成石油开采地理高程数据；

步骤S23：基于石油开采地理高程数据进行多层次石油开采影响评估，生成石油开采多层次影响数据；步骤S23包括以下步骤：步骤S231：基于石油开采地理高程数据进行开采地层划分，生成开采地层划分数据；基于开采地层划分数据对标准石油开采环境采集数据进行地层岩性分析，生成地层岩性分析数据；对地层岩性分析数据进行断层构造分析，生成石油开采地质影响数据；

步骤S232：对石油开采地理高程数据进行油气开采岩石力学性质分析，生成岩石力学性质数据；通过岩石力学特质数据对标准石油开采环境采集数据进行地层压力分析，生成石油开采力学影响数据；

步骤S233：根据石油开采地理高程数据进行油气储层分布计算，得到油气储层分布数据；基于油气储层分布数据进行油气流体性质评估，生成油气流体性质评估数据；将石油开采地质影响数据、石油开采力学影响数据和油气流体性质评估数据进行数据整合，生成石油开采多层次影响数据；其中，根据石油开采地理高程数据进行油气储层分布计算包括：对石油开采地理高程数据进行地形建模，生成石油开采地形数据；对石油开采地形数据进行等高线生成，得到石油开采等高线数据；对石油开采等高线数据进行弯曲度计算，得到石油开采地形变化数据；

利用地质勘探数据对石油开采地形变化数据进行储层层级判断，生成初始石油开采储层层级厚度数据；通过初始石油开采储层层级厚度数据进行测井数据采集，生成测井数据；

基于地层岩性分析数据对测井数据进行孔隙度计算，得到储层孔隙度数据；

基于储层孔隙度数据对初始石油开采储层层级厚度数据进行储层特征分析，得到初始储层渗透率评估数据和初始储层饱和度数据；利用初始储层渗透率评估数据和初始储层饱和度数据对石油开采地形变化数据进行储层分布优化，生成石油开采储层厚度图；

对石油开采储层厚度图进行油气储层分布计算，得到油气储层分布数据；

步骤S24：对石油开采多层次地质影响因子进行多场耦合数值模拟，生成油气开采风险影响因子；

步骤S3：基于油气开采风险影响因子进行数据安全监测，生成油气开采风险监测数据；

对油气开采风险监测数据进行流引擎优化，生成动态风险指标矩阵；对动态风险指标矩阵进行集群并行处理，生成石油开采风险特征向量；

步骤S4：构建石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据；对石油工程开采风险预测数据进行风险传播模拟，生成石油工程风险传播路径图；

步骤S5：对石油工程风险传播路径图进行阶段高风险标识，生成高风险石油工程阶段数据；对高风险石油工程阶段数据进行动态风险决策，生成高风险石油工程阶段决策策略，以执行石油工程安全风险调整作业。

2.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用GIS获取石油工程区域地质数据；

步骤S12：对石油工程区域地质数据进行开采范围分析，生成石油开采范围数据；

步骤S13：通过石油开采范围数据进行多维传感器部署，生成石油开采传感器部署网络；

步骤S14：基于石油开采传感器部署网络进行环境传感数据采集，得到石油开采环境采集数据；对石油开采环境采集数据进行数据预处理，生成标准石油开采环境采集数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化。

3.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：基于油气开采风险影响因子进行数据安全监测，生成油气开采风险监测数据；

步骤S32：对油气开采风险监测数据进行流引擎优化，生成动态风险指标矩阵；

步骤S33：对动态风险指标矩阵进行数据块拆分，得到动态风险数据块；对动态风险数据块进行集群节点分布，生成分布式动态风险数据块；

步骤S34：对分布式动态风险数据块进行并行处理，得到局部风险特征数据；对局部风险特征数据进行风险因子聚合，生成初始风险特征集；对初始风险特征集进行数据降维，生成石油开采风险特征向量。

4.根据权利要求3所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：步骤S321：对油气开采风险监测数据进行流数据接入，得到油气开采风险监测数据流；

步骤S322：通过复杂时间处理规则对油气开采风险监测数据流进行事件模式定义，生成油气开采事件监测流；对油气开采事件检测流进行关键事件检测，生成油气开采风险关键事件；

步骤S323：对油气开采风险关键事件进行风险权重分配，生成动态风险指标矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：构建石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据；

步骤S42：通过油气开采风险影响因子进行石油工程项目网络节点定义，得到石油工程项目网络节点数据；基于石油工程项目网络节点数据进行风险传播网络结构构建，得到初始风险传播网络结构；

步骤S43：根据石油开采风险预测数据对初始风险传播网络结构进行节点权重分配，生成风险传播网络结构；对风险传播网络结构进行传播过程模拟，生成风险传播过程模拟数据；

步骤S44：基于风险传播过程模拟数据对风险传播网络结构进行节点传播路径追踪，生成石油工程风险传播路径图。

6.根据权利要求5所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：步骤S411：对动态风险指标矩阵进行数据拆分，得到模型训练集、模型验证集和模型测试集；

步骤S412：利用深度神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成风险评估训练模型；通过模型验证集对风险评估训练模型进行模型泛化能力评估，生成模型泛化性能数据；

步骤S413：通过模型泛化性能数据对风险评估训练模型进行模型架构及超参数调整，从而生成风险评估调整模型；根据模型测试集对风险评估调整模型进行前向传播计算，生成风险评估测试数据；

步骤S414：对风险评估测试数据进行预测性能评估，生成模型预测性能评估数据；基于模型预测性能评估数据对风险评估调整模型进行模型迭代优化，从而生成石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据。

7.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：对石油工程风险传播路径图进行石油工程安全风险标识，得到石油工程阶段风险标识数据；

步骤S52：将石油工程阶段风险标识数据和预设的阶段风险标识数据阈值进行对比，当石油工程阶段风险标识数据大于或等于预设的阶段风险标识阈值时，则生成高风险石油工程阶段数据；

步骤S53：对高风险石油工程阶段数据进行动态风险决策，生成高风险石油工程阶段决策策略，以执行石油工程安全风险调整作业。