深水立管是深水油气开采的大动脉,一旦失效,严重威胁整个水下生产系统安全,因此探究有效的深水立管损伤识别方法尤为重要。传统深水立管损伤识别方法多基于数值模拟或简单实验,难以完全掌握立管在复杂工况下真实运动行为和力学特性。针对此不足,本文提出基于数据驱动的深水立管复杂损伤反演方法。基于立管海量监测数据,引入深度学习算法,构建结构响应与损伤模式间映射关系,实现立管复杂损伤识别。在此研究过程中,系统性突破了传感器优化布置、数据特征提取、损伤识别模型构建等难题,主要创新工作如下:（1）针对单一振动传感器优化布置方法存在片面性和局限性的问题,提出兼顾测点系统能量和模态可观测性的传感器优化布置方法。该方法同时考虑了测点动能和应变能,并且保证了目标模态向量独立性。通过推导测点动能、应变能贡献系数,结合有效独立系数,提出传感器优化布置数学模型。此外,针对单一传感器布置评价指标准确性差的问题,提出基于区间打分的评价新方法。深水立管振动传感器布置试验表明:1)本文提出的优化方法使得传感器布置更加合理,获取信息更加有效、丰富;2)基于区间打分的评价方法综合了多项评价指标,简单高效,准确实用。（2）针对海量监测数据特征提取困难、损伤特征敏感度不高的问题,从统计学角度提出基于符号化表示的特征提取方法。采用滑动窗口扫掠符号序列,遍历所有符号串组合,挖掘符号串数量规律性,进而构建符号串统计向量,形成特征向量,并结合位图表示实现了特征可视化。故障分类试验表明:1)采用位图特征训练两种常见浅层分类器,分类准确率均达到90%以上,优于常见时域、频域、时频域特征分类效果,验证了提出方法的有效性和优越性;2)位图特征提取方法原理简单,运行高效,对噪声具有较好的鲁棒性。（3）针对复杂工况下深水立管损伤识别模型建立困难,识别步骤复杂的问题,提出基于深度学习的深水立管损伤识别反演方法。将损伤有无、损伤位置、损伤程度识别三大难题有机拆分为损伤识别三步骤。针对海量监测数据,引入深度学习算法,实现立管复杂损伤位置、程度识别。深水立管损伤识别试验结果表明:1)当结构测点位移误差值设为0.1%时,损伤有无得以有效判定;2)针对深水立管21类复杂损伤,采用卷积神经网络分类模型的总体分类准确率高达99.81%,损伤部位得以有效确定;3)针对深水立管51类复杂损伤,采用卷积神经网络回归模型的平均预测误差为0.1129%,误差极小,损伤程度得以有效预测。