1.一种基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、结合贝叶斯置信区间检验去除钻进参数离散值；S2、通过动态线性表达方法确定钻进参数分段深度区间，得到分段时间点和分段深度点；S3、利用滤波方法处理去除离散值后的数据集，降低数据波动程度；S4、基于滤波后数据，计算各分段深度区间范围内的钻进参数均值作为钻进参数围岩分级特征值；所述步骤S2中通过动态线性表达方法确定钻进参数分段深度区间，得到分段时间点和分段深度点，具体包括：S21、将时序数据第一个数据和最后一个数据相连作为进行第一次线性分段，并求解直线方程作为拟合曲线；S22、求原数据和拟合曲线的最大误差d max ：d max ＝max(|D l,i -D 0,i |)＝max(d i )式中，D l,i 、D 0,i 、d i 分别表示第i个钻进时间的线性分段拟合曲线深度值、原始深度值和二者垂直距离；S23、将d max 所在点作为新的线性分段点进行第二次线性分段，并求解新的直线方程作为新的拟合曲线；S24、重复S22，直到满足停止分段条件：d max ≤0.1m或线性分段总数n l ＝5，得到分段时间点和分段深度点。
2.根据权利要求1所述的基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法，其特征在于：所述步骤S1中结合贝叶斯置信区间检验去除钻进参数离散值，具体包括：S11、对于任意钻进参数，将其在任意钻进时间t i 的时序数据用y ti ，t i 表示；S12、令 [y min ,y max ]作为钻进参数Y t 均值特征参数 的先验均匀分布；S13、 与Y t 的联合分布表示为：式中， 为方差特征参数；S14、 后验分布的概率密度函数表示为：S15、 的后验期望估计表示为：S16、基于后验期望估计法产生的钻进参数数据置信范围表示为：式中，α为置信水平，取值0.005；S17、则t 0 时刻钻进参数 的1-α置信范围为：若 则统计性判定y ti 为离散值。
3.根据权利要求1所述的基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法，其特征在于：所述步骤S3中的滤波方法为卡尔曼滤波。
4.根据权利要求1所述的基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法，其特征在于：所述步骤S4中基于滤波后数据，计算各分段深度区间范围内的钻进参数均值作为钻进参数围岩分级特征值，具体包括：S41、对除钻进速度外的钻进参数，在滤波后，直接求解各线性分段钻进参数平均值作为炮孔分段钻进参数代表值，计算式为：式中， 为第i个线性分段除钻进速度外的钻进参数均值；P i,j 为第i个线性分段钻进参数第j个数据；n i 为第i个线性分段钻进参数数据个数；S42、对于钻进速度，将各线性分段钻进时间-深度曲线割线斜率作为炮孔分段钻进速度代表值，计算式为：式中， 为第i个线性分段钻进速度均值；D i+1 、T i+1 为第i个线性分段终点深度、时间；D i 、T i 为第i个线性起点深度、时间。
5.一种基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗装置，其特征在于：所述装置包括：离散值去除模块(110)：结合贝叶斯置信区间检验去除钻进参数离散值；动态线性分段表示模块(120)：通过动态线性表达方法确定钻进参数分段深度区间，得到分段时间点和分段深度点；具体包括：S21、将时序数据第一个数据和最后一个数据相连作为进行第一次线性分段，并求解直线方程作为拟合曲线；S22、求原数据和拟合曲线的最大误差d max ：d max ＝max(|D l,i -D 0,i |)＝max(d i )式中，D l,i 、D 0,i 、d i 分别表示第i个钻进时间的线性分段拟合曲线深度值、原始深度值和二者垂直距离；S23、将d max 所在点作为新的线性分段点进行第二次线性分段，并求解新的直线方程作为新的拟合曲线；S24、重复S22，直到满足停止分段条件：d max ≤0.1m或线性分段总数n l ＝5，得到分段时间点和分段深度点；滤波模块(130)：利用滤波方法处理去除离散值后的数据集，降低数据波动程度；钻进参数均值计算模块(140)：基于滤波后数据，计算各分段深度区间范围内的钻进参数均值作为钻进参数围岩分级特征值。
6.一种电子设备，其特征在于：所述电子设备包括：处理器(210)；和存储器(220)，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被处理器(210)执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的钻进参数标准化清洗方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器(210)执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的钻进参数标准化清洗方法。
