随着管道运输行业的不断发展,管道泄露事件的频发,不仅给人类自身财产及安全带来了严重的破坏,还对如今的自然环境带来了严重的污染,管道的安全运行日益成为企业与政府关注的问题,以往管道所处的环境较为复杂,而设备的运行也无法全面的了解,通过传统定性及半定性风险评价方法与管道过去多年来总结的专家经验对管道风险进行预测分析是不够全面的。随着传感器技术的不断发展进步,我们可以更加便捷的获取设备的历史运行数据。机电装备的复杂性以及不确定因素增加了物理模型建立的难度。随着当前人工智能等新兴技术的发展,数据挖掘、机器学习等方法得到了广泛的运用,将其应用到管道风险评估中使得管道风险评估技术发生了极大的转变,让海底管道安全运行得到了有力的保障。本文利用数据驱动方法对深海油气管道风险进行评估,针对以往风险评估方法的不足,提供高可靠性、高精度的方法,具体内容如下:第一,针对管道产生的脏数据,提出了数据缺失值插补算法和数据离群点检测算法。在对管道全生命周期中产生的数据首先进行初步的筛选,然后进行管道全生命周期数据的预处理,检测出缺失值及离群点。在数据缺失值插补算法中提出了多元线性回归插补法,对检测的缺失值进行合理化插补。对于管道数据中的离群点利用基于密度的局部离群点检测算法,将检测出的离群点进行仿真测试,建立最优的离群点检测模型。第二,针对以往没有进行漏磁内检测技术的管道进行管道风险评估,提出基于PCA的模糊综合评价法的管道风险评估法。利用PCA算法对高维数据进行降维,根据对齐后的管道数据样本计算各属性的频率分布,利用模糊综合评价法对管道风险进行评估。另外利用降维后的指标作为层次分析法的输入,得到基于AHP的模糊综合评价法的管道风险评估结果,并将该方法与基于PCA的模糊综合评价法进行比较,对比两种算法的风险等级分类精度。第三,针对管道内检测技术中对管道剩余强度评价结果,提出了基于互信息的DAG-SVM法的深海油气管道风险评估算法。首先利用互信息法进行特征选择,然后根据国际通用风险评估标准DNV-OS-F101以及专家经验对管道指标所处的风险等级进行划分,制作样本标签,将特征选择后的指标以及样本标签作为管道风险等级分类器的输入和输出,利用交叉验证法与网格搜索法对SVM参数进行优化,接下来将优化的参数用于DAG-SVM训练模型进行训练,比较不同核函数下的DAG-SVM算法的精度,最后与基于一对一SVM的管道风险评估算法、基于adaboost的管道风险评估算法、基于决策树的管道风险评估法进行仿真实验对比。最后,在总结全文的基础上,对未来的研究方向进行了展望。