随着国民经济的持续发展,石油、天然气等能源的需求量不断加大,供需矛盾更加突出。近年来,煤层气作为新开发的油气能源,受到我国政府的高度重视,因此国内煤层气资源的进一步开发利用是解决这能源供需矛盾的非常现实而有效的途径。国内煤层气开采和集输工艺较复杂,主要包括：井口低压采气,集气站集中输送,集中处理增压站增压外送。在煤层气集输过程中,各个设备的正常运转是至关重要的,如果有故障发生,会影响到煤层气的采气生产或外输过程,进而引起整个生产流程的连锁反应,导致整个生产及集输过程不能正常进行。研究分析表明,在煤层气集输的工艺中,井口采气系统和集中处理增压站压缩机易发生故障。及时对这些故障进行监测、诊断和处理,为煤层气正常生产和外输提供了安全保障,因此建立故障诊断系统对煤层气集输过程中的故障进行监测诊断具有现实意义。本文对煤层气集输过程的工艺流程做了详细充分的分析,并对此过程中关键设施设备的故障诊断方法在国内外的研究应用情况进行了深入的调查和比较,在此基础上,为满足软件设计的要求,本文采用Visual Stdio.NET2008和SQL Server2005作为开发平台,运用ADO.NET数据库访问技术,为沁水盆地潘河采气场设计了一套基于C#和Matlab混合编程的完善的煤层气集输故障诊断平台。本文对增压站压缩机的故障诊断进行了深入研究。首先深入地分析了增压站往复式压缩机DF-5/10-40的工作机理和故障模式,然后对各种智能化的故障诊断方法和理论进行学习研究。基于往复式压缩机故障与征兆之间具有的复杂性、不确定性和潜在模糊性关系,本文将模糊理论与神经网络理论相结合,构建了模糊神经网络联想记忆模型来进行故障诊断,实现了压缩机故障的智能诊断以及诊断知识库的自学习。运用具体实例数据对煤层气增压站往复式压缩机诊断推理算法进行了测试,证明了故障诊断的准确性和实用性。