石油和天然气作为常用的工业能源,在国民经济中占有重要的作用和地位。随着油气生产和消费速度的增长,对其输送设备的可靠性和安全性也提出了更高的要求。与其他运输方式相比,管道具有的安全、稳定和经济等优势,使其成为油气输送的重要工具。然而,我国大部分管道服役环境复杂且处于设计寿命后期,自然老化、磨损和腐蚀等问题愈加突出,导致管道易发生泄漏事故,因此研发适用于油气输送管道的泄漏检测方法有助于保障油气输送系统安全稳定地运行。本文综合国内外研究现状,调查分析了多种长输油气管道泄漏检测技术,并对其原理以及实现方式和效果进行了详细阐述。经研究表明,目前深度学习技术具有较强的特征表征能力与足够高的模型复杂度,但其在管道泄漏检测领域的应用仍处于早期阶段,因此深入研究系统化的智能管道泄漏检测技术对于油气工业的发展具有重要的现实意义。基于上述讨论,本文以管道信号预处理和基于深度学习的管道泄漏检测为研究主线,旨在发展先进的去噪与检测模型,建立去噪与检测一体的智能化检测平台,有效地提高长输油气管道泄漏检测的准确率,为实现安全与稳定的油气运输提供夯实的理论基础。本文主要工作如下:1)针对传统小波阈值函数在去噪过程中硬阈值函数的不连续性以及软阈值函数常有恒定偏差的问题,本文提出了一种改进小波阈值函数去噪方法用于管道信号预处理,并通过管道泄漏实验平台采集的信号验证了所提去噪方法的有效性。实验表明,改进小波阈值函数去噪方法采用的阈值函数具有连续性和渐近性,弥补了硬阈值函数和软阈值函数的不足,实现了高精度的管道信号去噪,避免了噪声对管道泄漏检测模型的干扰。2)考虑到管道信号的时序性,本文采用长短时记忆网络作为管道泄漏检测的基础模型,可以有效地解决长时依赖问题。同时,为了避免人工参数选择对模型检测准确率的影响,本文采用麻雀搜索算法对模型的学习率以及迭代次数进行组合寻优,并利用预处理后的管道信号验证了所提模型的性能。实验表明,基于麻雀搜索算法的长短时记忆网络模型解决了基础模型的超参数难以确定的问题,实现了管道泄漏检测模型的自适应优化,表现出了优越的检测效果。3)为了进一步加快检测模型的收敛速度,提升实际场景下模型的可用性,本文提出了一种基于Teager能量算子和麻雀搜索算法的门控循环单元模型用于长输油气管道的泄漏检测。首先,本文采用Teager能量算子放大去噪信号的瞬态能量成分;然后,结合麻雀搜索算法对门控循环单元模型中的超参数进行组合寻优;最后,利用不同泄漏类型去噪信号的能量算子集对模型进行训练,并验证所提模型的有效性。实验表明,基于Teager能量算子和麻雀搜索算法的门控循环单元模型增强了信号的冲击特征,克服了去噪信号特征难以体现的缺点,进一步提升了管道泄漏检测的准确率。4)为了工作人员能够直观了解管道的运行状况,以便发生泄漏时及时地获悉泄漏的具体信息,本文建立了去噪与检测一体的智能化管道泄漏检测仿真实验平台。该平台包含信号读取、信号去噪、工况判断三个模块,实现了数据导入、图像可视化、指标呈现、信号去噪、多模型选择、工况类型识别、工况判断决策等多个功能,在一定程度上提高了管道泄漏检测的效率,具有一定的实际工程应用价值。