海底石油管道和天然气管道一旦发生泄漏，将会造成巨大的经济损失和严重的环境污染。探索海底管道泄漏检测的技术手段是海上油气田安保的重要方面。本文围绕“海底管道泄漏被动检测”这一主题，开展了以下几个方面的工作:　　1、分析了Lighthill湍流噪声模型在水下管道液体泄漏情况下的适用性，开展了水下管道的液体泄漏和气体泄漏实验，通过实验数据分析，进一步验证Lighthill模型关于湍流噪声的功率谱描述，湍流噪声的功率谱形状为海底输油管道泄漏检测提供了理论基础，用时频分析结合目视的方法即可实现泄漏检测。　　2、针对水下管道气体泄漏，提出了基于响度特征的自动检测方法。鉴于人耳卓越的辨识能力，在海底输气管道的泄漏检测中引入基于听觉感知的心理声学参数——响度作为识别特征量。介绍了三种响度计算模型，三种模型都不同程度地模仿了人耳的听觉特性，结合BP神经网络实现海底输气管道泄漏的自动检测，利用现有的实验数据取得了较好的辨识结果。其中采用了Zwicker和Moore的响度计算模型，它考虑了人耳的频域掩蔽效应和基底膜的感知机理，具有明确的物理意义。　　3、提出了基于改进OMP的水声信号去噪算法用于检测的预处理，OMP算法是压缩感知理论框架下的一种重要的信号重建算法，在研究中发现，用Jaccard系数替代内积准则是一种更好的向量匹配方法，可以更为高效地重建信号，将水下管道气体泄漏信号通过改进OMP算法进行预处理，然后再进行响度特征提取和BP网络训练和测试，可以得到更好的辨识效果。