随着我国工业现代化的飞速发展,石油等化石能源的消耗与日俱增,为了更安全、更高效的进行石油运输,管道运输方式已经成为当前的最优选择。由于石油的工业属性非常特殊,所以对其运输设备及系统的安全保障性以及运行稳定性要求非常严格。在石油运输的过程中,若其输送管道发生破裂而引起泄漏故障,此时将导致大量的人员伤亡与经济损失。由上述分析可知,对石油输送管道实施必要的泄漏故障诊断具有非常重要的意义。因此,本文针对目前输油管道与管网现状及特点对管道泄漏故障诊断开展了进一步的研究,主要创新工作如下:第一,针对目前输油管道系统结构复杂、设备量与数据量大等特点,分析了管道设备之间的数据映射关系,着重考虑了输油管道系统中管道状态数据与设备信息数据之间的耦合程度,设计了输油管道系统运行模型,并且综合分析了管道系统的运行状态,提取管道系统中的主要设备数据。然后,针对目前管道泄漏故障诊断系统运算与数据传输负荷较大的特点,设计了分布式的管网泄漏故障诊断系统,实现分布式站场负责单段管道实时泄漏监控,系统调控中心对整体管网进行总体故障诊断。第二,针对输油管道工况任务日益多样化的现实情况,本文从充分利用管道多源数据的角度出发,提出了一种基于栈式自编码网络的复杂工况条件下的管道泄漏故障诊断方法。首先,建立了基于栈式自编码网络的管道泄漏故障诊断网络模型,其中包括管道泄漏检测模型与管道泄漏定位模型。然后,利用实际管道数据对上述故障诊断网络模型进行训练,以此确定所设计的管道泄漏检测模型与管道泄漏定位模型参数。最后,基于真实测试管道数据对其进行实验仿真与分析对比,验证了其在复杂工况条件下的管道泄漏故障诊断优越性。第三,在单段管道泄漏故障诊断的基础上,鉴于输油管网拓扑结构庞大,管道间互联影响的特点,本文从更深层次挖掘有效特征并体现数据局部相关性的角度出发,提出了一种基于卷积神经网络的管网故障诊断方法。首先,设计了基于卷积神经网络的管网故障诊断网络模型,并且分析了管网数据样本在卷积神经网络中的前向传播与反向传播,在此基础上分析并组织真实管网数据,对管网故障诊断网络模型进行训练。然后,通过实验分析其故障诊断效果,验证了基于卷积神经网络的管网故障诊断方法的有效性。