原油集输管网是将各油井生产原油汇总后外输的重要设施。但由于管网老化，管道难免发生破裂漏油等意外事故，施工、盗油等第三方破坏行为，进一步加大了管网泄漏的可能性。我国原油集输管网存在较多不同于长输管道的特点，给泄漏诊断工作带来极大困难。本论文针对复杂工况下原油集输管网泄漏的准确识别与精确定位问题，开发出一套具有实用价值的管网泄漏监测系统，开展了如下工作： 1.利用小波熵技术对原油管道泄漏微弱信号进行降噪和特征波形提取，实现了管道泄漏微弱波动信号与强背景噪声的有效分离，同时保留了泄漏特征波形，为泄漏事件的准确识别提供了前提;研究了李氏指数在压力突变信号检测中的应用，为泄漏点的精确定位奠定了基础。 2.泄漏诊断的确诊率和可靠性除取决于经验、泄漏类型等因素之外，很大程度上取决于对泄漏波形特征参数的选择。提出了一种基于模糊聚类原理的数据挖掘算法，从众多描述管道压力波动的特征指标中挖掘出最优特征参数，为提高泄漏识别率提供了条件。 3.分析了支持向量机分类识别原理，首次将多元支持向量机应用于管道泄漏与正常工况分类识别中，并建立了小样本情形下管道泄漏检测识别模型，减少了多特征指标学习训练时模型的运算量，在较少样本学习训练后识别准确率高达96.0％。 4.对复杂工况下原油集输管网泄漏精确诊断方法进行了研究。通过修正负压波波速和改进传统定位公式，使泄漏点定位精度从2.3％提高到1.0％；研究了恒定流和非恒定流情形下管道泄漏识别方法；针对树状管网提出了一种基于模式识别的泄漏检测与定位方法，该方法可准确识别管网泄漏，定位精度达1.4％。 5.针对老龄油田自动化程度低等特点，开发了一套基于无线数传技术的原油集输管网泄漏诊断系统。多次现场正常工况操作和模拟泄漏实验表明，该系统能够正确识别正常工况操作和泄漏事件，运行稳定可靠。