伴随着人们对于海洋资源的探索,海底油气管道已经成为海上油气运输的生命线,对于现代工业和国民经济的发展起着至关重要的作用。然而由于海底管道所处环境复杂,加上不可避免的腐蚀老化和人为破坏等众多因素的影响,使得近些年来管道泄漏事故频繁发生。由此,研究安全可行的管道泄漏监测技术具有重要的现实意义。文中利用光纤传感技术,结合支持向量机实现对管道运行过程中的多种工况进行分类,并对管道泄漏点进行定位。论文主要工作包括以下几个方面:概括的介绍了国内外海底管道的发展历程及目前的发展状况,同时披露海底油气管道目前的安全问题。介绍现有各类输油输气管道的检测方法,并简述其优缺点。综述结合机器学习的管道泄漏监测的发展现状,提出文章的研究方向和研究内容,并简述其研究意义。搭建气体管道泄漏实验装置,简述其设计原理和设计思想,通过对主要设备的选型和计算,完成气体泄漏实验平台的搭建,同时实验平台作为多种工况的模拟平台,为后期实验数据的获取以及对多工况分类准确性的验证提供了基础。详细介绍支持向量机的基本理论,同时通过对由实验平台获取的多工况实验数据进行处理,结合多分类支持向量机学习方法,实现对管道异常工作条件的分类。在这过程中,通过5倍交叉验证来优化内核参数以获得最高的预测准确性。通过比较不同内核功能的有效性,使用5倍交叉验证获得每个核函数的最佳参数组合,并考虑用于搜素最大精度的经过时间,最终选择径向基核函数作为基于支持向量机(SVM)的管道异常分类的核心函数。在此基础上,通过结合多种优化算法,实现对径向基核函数的参数优选,致力于获得最高分类准确率,并比较各种优化算法的异同。在结合支持向量回归理论的基础上,利用支持向量回归(SVR)实现对管道泄漏的定位,通过添加白噪声模拟正常运营的干扰,观察模型对于噪声的抗干扰能力;同时利用遗传优化算法,对模型的关键参数进行寻优,提高模型对于泄漏定位的准确性,在此基础上研究模型对噪声的抑制能力以及传感器数量多少对于噪声抑制的效果。本文使用的方法有助于管道泄漏的事前监测,对管道泄漏的实时监测和定位具有积极意义。