1.海上井口多传感器检测方法，其特征在于，包括：获取多传感器数据；其中所述多传感器数据来自多个不同安装位置的声发射传感器；

优化所述多传感器数据，得到优化信号；

提取所述优化信号的时域特征与频域特征，并通过特征融合得到其中的关键信号；

确定所述关键信号之间的时间差，并利用定位算法基于所述时间差确定所述关键信号的源位置；

通过机器训练算法对所述关键信号分类得到所述关键信号的分类类别；

根据所述关键信号的所述源位置与所述分类类别得到每个所述关键信号的分类类别与其所述源位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化所述多传感器数据，得到优化信号，包括：将所述多传感器数据输入灰狼优化模型；

初始化狼群参数，并随机生成狼群中个体的位置，执行分解步骤直至达到预设终止条件得到最优位置；其中，所述狼群参数包括狼群中的个体数量、收敛参数与迭代次数；

所述分解步骤，包括：

定义适应度函数，利用所述适应度函数计算每个个体的位置的适应度值；

根据所述适应度值更新狼群中个体的位置；

基于更新后的狼群中个体的位置执行所述分解步骤；

将所述最优位置作为分解参数，并利用所述分解参数对所述多传感器数据进行分解重构，得到所述优化信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述优化信号的时域特征与频域特征，包括：基于卡尔曼滤波算法定义所述优化信号的状态方程与观测方程，迭代执行更新步骤直至遍历完所述时域特征和/或所述频域特征；

更新步骤，如下：

设置当前时刻的状态估计的估计值以及不确定性；

利用状态方程根据当前时刻的状态估计的状态值以及不确定性，预测下一时刻的状态估计的状态值以及不确定性；

通过观测方程以及所述时域特征或所述频域特征更新下一时刻的状态估计的状态值以及不确定性；

将下一时刻的状态估计的状态值以及不确定性作为当前时刻的状态估计的状态值以及不确定性，执行所述更新步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述关键信号之间的时间差，包括：定义自适应加权函数，通过所述自适应加权函数计算所述关键信号之间的所述时间差；其中，所述自适应加权函数，如下：；其中，

；

式中， 表示自适应加权函数，表示自适应加权的权重，表示调节参数，表示信噪比， 表示预设的信噪比， 表示输入的关键信号 与关键信号的相干函数， 表示输入的关键信号 的自功率谱函数， 表示输入的关键信号 的自功率谱函数， 表示输入的关键信号 与关键信号 的互功率谱函数，表示输入的关键信号的权重参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述自适应加权函数计算所述关键信号之间的所述时间差，包括：对所述自适应加权函数进行加权处理得到广义互相关函数，并将其中的最大值对应的时延作为所述时间差，如下：；

式中，表示时延变量， 表示时间差， 表示 取得最大值时对应的输入，表示当前时间， 与 分别表示输入的不同的关键信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用定位算法基于所述时间差确定所述关键信号的源位置，包括：基于所述时间差利用定位算法来确定所述关键信号的源位置；其中，所述定位算法，包括：根据所述时间差确定所述关键信号到各声发射传感器之间的信号距离；

根据所述信号距离与各声发射传感器之间的几何布局确定所述关键信号的信号方向；

根据所述信号距离与所述信号方向利用三角测量算法确定其所述源位置。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到优化信号后，还包括：对所述优化信号进行降维处理。

8.海上井口多传感器检测装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取多传感器数据；其中所述多传感器数据来自多个不同安装位置的声发射传感器；

数据处理模块，用于优化所述多传感器数据，得到优化信号；

特征提取模块，用于提取所述优化信号的时域特征与频域特征，并通过特征融合得到其中的关键信号；

信号处理模块，用于确定所述关键信号之间的时间差，并利用定位算法基于所述时间差确定所述关键信号的源位置；

分类模块，用于通过机器训练算法对所述关键信号分类得到所述关键信号的分类类别；

事件定位模块，用于根据所述关键信号的所述源位置与所述分类类别得到每个所述关键信号的分类类别与其所述源位置。

9.一种用于执行海上井口多传感器检测方法的设备，其特征在于，包括：处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

所述处理器执行所述可执行指令时，实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，包括用于存储计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如权利要求1至7中任一项所述的方法被实现。