1.一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，包括第一监测模块、第二监测模块、解冻分析模块和解冻管理模块，其特征在于：所述第一监测模块用于对冻结区域及其周围受影响区域的地表温度进行监测，第一监测模块预设有目标温度并依据监测数据在冻结区域外生成基于目标温度的等温轮廓图；所述第二监测模块包括边界监测单元和轮廓监测单元，所述边界监测单元用于对冻结区域的边界线竖直范围内地质体温度进行监测，所述轮廓监测单元在预设的监测时段内对等温轮廓图轮廓线竖直范围内地质体温度进行监测；所述解冻分析模块基于冻结区域的施工方案以冻结区域中心点为基础设置若干监测方向，并在每个监测方向上根据轮廓线在监测时段内的偏移量和边界线在监测时段内的温度差对监测时间内解冻速度进行分析，分析结果包括解冻速度快，解冻速度适中和解冻速度慢，并将分析结果上传至解冻管理模块；所述解冻管理模块包括加热单元，所述加热单元内预设有热能提供量，所述解冻管理模块依据分析结果在每个监测时段结束后生成下一个监测时段内加热单元的热能提供量的调整方案并应用于下一个监测时段内；其中，偏移量的获取过程包括：当前监测时段内在一个监测方向内，构建直角坐标系；通过第一监测模块获取冻结区域外地表温度的等温轮廓图，并截取与监测方向相对应的轮廓线；基于轮廓监测单元对等温轮廓图轮廓线竖直范围内地质体温度进行监测获取的数据对截取的轮廓线进行修正，获取修正轮廓；获取监测方向相对应的部分边界线以及该部分边界线对应的样函数，并基于修正轮廓和样函数获取目标函数，目标函数由样函数在相同坐标系内平移获得且目标函数与样函数之间的积分差最小；将当前监测时段的目标函数与上个监测时段的目标函数相减获取偏移量；获取修正轮廓的过程包括：将当前轮廓线与上一个可信轮廓线放在同一状态下进行比较；将当前轮廓线与可信轮廓有着差异的若干部分进行标记获取标记轮廓，并通过轮廓监测单元对标记轮廓进行监测；基于当前轮廓的标记轮廓与非标记轮廓在轮廓监测单元的监测结果对当前轮廓线进行修正：若监测结果中标记轮廓与非标记轮廓的温度相差大，则将该标记轮廓替换为可信轮廓中的对应部分；若监测结果中标记轮廓与非标记轮廓的温度相差不大，则保留该部分标记轮廓；其中可信轮廓是与上一个轮廓的标记轮廓数量不超过预设数量的若干轮廓线中与当前轮廓线时间最接近的一个。
2.根据权利要求1所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，设置若干监测方向的过程包括：获取冻结区域施工方案中水平冻结管和竖直冻结管的布置图，并基于布置图生成冻结区域及其边界线；依据俯视状态的冻结区域及其边界线的形状设置监测方向的数量。
3.根据权利要求1所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，获取分析结果的过程包括：在每个监测方向上，根据轮廓线在监测时段内的偏移量和边界线在监测时段内的温度差获取方向状态系数；对多个方向状态系数进行合格判定，基于判定结果生成解冻状态系数，判定结果包括合格和不合格；将解冻状态系数与预设的分析区间进行比较，若解冻状态系数位于分析区间右侧，则输出分析结果为解冻速度快；若解冻状态系数位于分析区间左侧，则输出分析结果为解冻速度慢；若解冻状态系数落入分析区间，则输出分析结果为解冻速度适中。
4.根据权利要求3所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，获取方向状态系数的过程包括：在一个监测时段内，分别对偏移量和温度差进行标准化处理，并分别以处理后的两个数据为自变量构建第一幂级数模型和第二幂级数模型；为第一幂级数模型和第二幂级数模型各自设置权重系数；根据第一幂级数模型和第二幂级数模型和各自设置的权重系数计算获取方向状态系数。
5.根据权利要求4所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，基于判定结果生成解冻状态系数的过程包括：将方向状态系数与预设临界值进行比较，若所有方向状态系数大于临界值则判定结果为合格，将所有方向状态系数的平均值作为解冻状态系数；若存在方向状态系数小于临界值则判定结果为不合格，则获取方向状态系数小于临界值的若干监测方向并进行二次判定，基于二次判定结果输出不同解冻状态系数。
6.根据权利要求5所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，二次判定的过程包括：若 ，则从所有方向状态系数中剔除方向状态系数小于临界值的部分，并输出剩余的方向状态系数的平均值作为解冻状态系数；若 ，则从选择方向状态系数小于临界值的部分，输出选择的方向状态系数的平均值作为解冻状态系数；其中， 是判定结果为不合格的所有方向状态系数对应的监测方向的角度值之和， 是第1个监测时段轮廓线与临界线直接的面积， 是预设的安全面积。
7.根据权利要求6所述的一种井内冻结法施工用温度监测管理系统，其特征在于，生成下一个监测时段内加热单元的热能提供量的调整方案包括：对当前监测时段的解冻状态系数，依据解冻状态系数与分析区间的位置关系，将解冻状态系数与分析区间中点的差值输入训练好的第一神经网络模型和第二神经网络模型中，并分别输出一个可能性最高的调整比例；基于解冻状态系数与分析区间的关系，从输出的两个调整比例中选择一个作为热能提供量的调整方案。
