石油、天然气作为一种燃料与化工原料,在生产生活中具有极为重要的作用。管道运输是油气资源长距离运输最主要的方式,因管道破坏的危险性,对其周界入侵事件识别的研究一直受到各界广泛关注。油气管道沿途运行环境复杂,传统方法中假设的标准样本与实际样本分布一致的前提遭到破坏,导致单一识别模型在不同环境下对入侵事件识别准确率降低。对此,本文将迁移学习方法引入油气管道安防领域,为入侵事件识别研究提供新思路,主要研究内容如下:(1)深入了解油气管道周界入侵事件识别原理及过程,从原始信号、特征模型、识别模型三个角度,对复杂环境导致的入侵事件及干扰事件进行分析,进一步证明复杂环境对周界入侵事件振动信号的影响。(2)针对目标域样本稀少、标签缺失问题,研究基于深度对抗的半监督迁移学习方法,利用深度卷积神经网络特征提取器F取代生成对抗网络生成器概念,自动获取源域与目标域特征空间;领域鉴别器D解决源域与目标域之间领域适配问题;在分类器G作用下,实现油气管道周界入侵事件识别。通过大量比对实验,对卷积层数、卷积核数量等关键模型影响因子进行分析,从模型识别率与实地应用效果两个角度出发,验证本文方法的有效性。(3)针对油气管道部分区域样本稀少及高识别准确率要求,研究基于深度自适应的有监督迁移学习模型,利用最大均值差异实现领域分布差异度量;针对常用最大均值差异度量方法在面对源域和目标域条件分布不同引发类别混淆、核函数选择困难、单层度量存在局限的风险问题,提出边缘分布与条件分布联合适配、多角度核函数观测、多层次特征协调的分布差异度量方法,并结合交叉熵函数实现知识迁移与入侵事件识别。通过大量实验对关键影响因子进行分析,从模型识别率与实地应用效果两个角度出发,证明本文方法有效性。