管道输送作为一种新兴的运输手段,与公路、铁路等其他运输方式相比,在安全、高效、低耗、易于管理、实现远程集中监控等方面,有着较大的优势。但管道事故往往会带来重大灾害,具有损伤的隐蔽性和事故的突发性,因此,依据管网检测数据,建立管道失效模式、失效原因的分析、诊断和预测模型,对于管道失效故障的及时发现和预防,并采取应对措施具有重要的现实意义。课题采用模糊计算理论对管网检测数据分析模型与预测技术进行研究。根据检测数据定量与半定量化的特点以及管道失效模式推理分析的需要,首先对模糊计算理论、模糊推理逻辑、模糊神经网络等理论方法进行了阐述；结合课题收集的管道失效数据、案例以及检测数据,对管道失效各种模式和影响因素进行了分析与数据特征抽象：通过分析管道损伤及故障的影响因素及各因素之间的关联关系,建立了管道检测数据模型、管道失效元数据模型以及数据管理模型：采用主成分分析及因子分析方法研究构建了管道影响因素的筛选和敏感性分析算法。将模糊理论与神经网络融合,针对管道失效影响因索随机性、模糊性和复杂性的特点,建立了一种基于混合蚁群聚类算法的模糊神经网络模型,并将其应用于管道损伤类型和管道腐蚀程度的诊断；针对管道损伤和腐蚀程度动态预测问题,采用模糊推理过程神经网络理论,构建了一种基于改进粒子群优化算法的动态预测模型,实现了定性过程知识与定量动态数据的混合信息处理,并实现了在时间维上的预测。根据课题研究结果,利用.net开发工具,编写了管道失效模式诊断与预测算法的计算机程序,开发了管道数据管理底层数据库,建立了基于工艺流程图的管网检测信息管理及预警分析模块,实现了算法在管道工艺流程图系统的嵌入。依据实时检测数据,在可视化环境下实现对管道故障进行快速预测预报,为管道风险评价与安全受控运营管理提供了科学的依据,具有较大的应用前景和实际价值。