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管道运输作为一种安全、经济的运输方式得到了广泛应用。由于管道输送介质的危险性和污染性,管道事故会造成巨大的环境污染和经济损失,危及人身。因此,管道安全状态的实时监测已成为重要的研究课题。油气管道安全预警技术不仅能在管道泄漏发生后发现泄漏并定位泄漏点,而且能对威胁管道安全的破坏事件进行预警,防患于未然,具有巨大的社会和经济效益。本文以基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤油气管道安全检测系统为基础,深入研究分布式光纤管道安全检测信号处理的若干关键技术,主要进行了以下几方面的研究工作:1.针对分布式光纤管道安全检测信号具有明显混沌特征的特点,利用最大Lyapunov指数评价信号噪声性能,采用小波阈值降噪法和小波独立分量自适应滤波降噪法对检测信号进行降噪处理,有效削弱了噪声,改善了信号质量。2.以分布式光纤油气管道安全检测信号的小波能谱、小波信息熵最大值和最大Lyapunov指数构造信号九维特征空间X ? {x 1 , x2 , ???, x9},获得了能较好反映威胁管道安全事件本质的特征。3.针对管道泄漏与非法入侵事件分类识别的要求,确定了BP网络、RBF网络与Elman网络的模型结构,探讨网络参数的选取原则,利用现场检测信号对三种神经网络进行训练与测试,系统地比较了三种神经网络的性能,选取BP网络用于管道安全异常事件类型的在线识别。4.分析了噪声对直接互相关时延估计的影响,提出用于管道安全异常事件定位的三种不同时延估计方法:ICA互相关时延估计法、小波包多尺度互相关时延估计法和序统计量互相关时延估计法,比较了三种定位方法的性能,选择小波包多尺度互相关时延估计法用于管道安全异常事件在线定位,有效提高了系统定位精度和定位一致性。论文研究工作得到国家自然科学基金重点项目(流体管网泄漏检测的新方法与关键技术研究,NO:0534050)和中国石油天然气股份有限公司科技攻关项目(基于分布式光纤检测技术的管道安全预警系统研究)的支持。