石油作为当今世界的主要能源之一,一直被各国视为经济的命脉。管道作为石油运输最安全、最可靠、最高效的方式之一,在各国得到了快速的发展。然而,随着石油管道使用年限的增加以及各种环境变化和人为破坏,在役管道易发生磨损、腐蚀和泄露等现象,造成直接的环境污染、经济损失和生命危险。为了避免石油管道泄露造成的巨大损失,需要对管道进行定期检测,其中最理想的方法是漏磁检测。鉴于技术水平的限制和恶劣检测环境的影响,检测到的数据往往不能直接用于分析管道的缺陷情况,需要通过处理使得漏磁信号更加规整、平稳。本文根据现有的管道漏磁检测数据装置和信号处理算法,结合管道漏磁信号的特点和处理算法存在的问题,设计了一套完整的管道漏磁检测数据采集系统,包括三个部分,如下：第一,数据采集平台设计。根据系统需求,首先设计了一种基于NI Compact-RIO控制器的管道漏磁检测数据采集平台,对各传感器的指标要求进行了分析,对相关电路进行了详细设计；然后编写了一套数据采集与存储程序,其中在数据采样率选择时考虑到管道内检测器的运行状况,设计了一种动态采样率算法,在漏磁信号急剧变化时提高采样率更好地捕捉到细节信息,在数据平缓变化时降低采样率节省更多的存储空间；第二,管道漏磁检测数据基础挖掘方法。数据基础挖掘包括数据清洗、数据补偿和数据还原三个部分。在数据清洗中,对所有漏磁信号进行基于格拉布斯检验法的数据清洗；在数据补偿中,对漏磁信号的野点进行了插值补偿,然后对漏磁信号的二维插值补偿,使得漏磁信号可视化中图像变化更加平滑;在数据还原中,考虑到多个传感器的基准不同对所有漏磁信号进行基准归一化,然后对漏磁信号进行速度效应补偿,消除由于管道内检测器的运动引起的漏磁信号畸形；第三,管道漏磁检测数据滤波方法。根据信号不同来源,提出了分类滤波和补偿方法。在信号分类中,提出了基于关联度的区域生长规则算法对漏磁信号进行准确的分类；在缺陷漏磁信号的滤波中,使用自适应阈值的快速分水岭算法对特征点提取,小波滤波后对特征点进行了补偿,达到补偿信号滤波畸变的效果；在正常漏磁信号滤波中,采用快速的滑动均值法提高非重要信号的滤波速度；在漏磁信号重构中,对于信号连接处跳变的问题,采用了插值法使信号更平滑。