能源作为国家维系经济发展的重要资源，其开采和应用的先决条件是能源的运输。相比于其他运输方式，管道运输具有运输量大、资源消耗少、建设周期短、安全可靠性高、利于环保等优点。管道运输业距今已有一百五十多年的历史，然而管道在长年使用过程中，难免会遇到腐蚀、磨损等问题，进而破坏管道原有结构形成不同程度的损伤。这种损伤若不及时发现并修理，极可能在高压高温的工作环境下，演变成为管道穿孔或破裂，导致输送的能源发生泄漏。
　　因此需要定期的对管道进行故障诊断，管道的故障诊断常采用电磁无损检测技术包括射线检测、涡流检测、超声检测和漏磁检测等。与其他检测方法相比，漏磁检测过程简单，对检测环境的要求很低，并且可以检测到很多类型的缺陷，该技术是目前应用最广泛的管道故障诊断技术。这项技术的难点不仅在于如何测得故障的漏磁场，更重要的是如何准确地将采集到的漏磁信号进行量化。本文针对漏磁信号处理的几个关键环节，结合复杂的检测工况对管道故障诊断中缺陷的量化问题进行了深入研究。由于本文的研究针对的是管道检测中所遇到的实际问题，因此这些研究方法更具有实用性，并且能快速地形成生产力。
　　作为管道故障诊断的首要目标，需要对故障的区域进行准确地定位。本文主要针对无缝管道的复杂工况提出了一种基于空间序列和随机森林预测相结合的智能缺陷区域检测方法。利用这一方法可以预测出正常状态下的信号，并通过比较预测出的漏磁信号与原始采样信号之间的差异，来确定缺陷的位置。对比其他典型的缺陷区域检测方法，本方法能够极大地提高缺陷区域的检测精度，降低缺陷误检率和漏检率。
　　在定位到缺陷区域之后，需要初步对缺陷的尺寸进行估计。传统方法往往采用特征提取技术，由于特征提取过程依赖于先验知识和设计特征提取算法的能力，因此传统的方法在解决复杂缺陷时具有较低的精度。受到卷积神经网络的启发，本文提出一种新的视觉转换卷积神经网络，它主要解决了如何将工业采样数据变为可被深度学习算法所理解的图片这一关键问题。通过添加视觉转换层，使工业数据中的缺陷特征能够被更准确的辨识。此外，本文还提出了一个新的网格化磁偶极子模型来模拟这个工业过程，进而可以生成大量的训练数据。通过和其他传统方法进行对比，证实了本方法在解决具有复杂形状的缺陷中具有更高的尺寸估计精度。
　　为了进一步获得更加准确的缺陷轮廓，本文从两个方面结合实验中所遇到的工况环境，分别提出了两种解决方案。第一个是在实施检测过程时，检测器在管道内部会发生不断地振动，这种振动会导致传感器提离值变化，进而引起漏磁信号的失真。失真的漏磁信号会大大降低缺陷轮廓的反演性能。因此本文提出了一种基于有限元模型的传感器提离值智能修正方法。该方法主要思想是引入一种映射算法，对原始测量信号进行修正，进而得到“纯正”的漏磁信号。这种映射方法是通过构造与真实缺陷接近的迭代缺陷模型来实现的。实验结果证明了这种提离值修正能有效地提高信号的信噪比，并且可以更准确地反演出缺陷的轮廓。
　　除此之外，检测器与管道之间的相对运动会引起涡流效应，随着检测器运行速度的增加这种效应将越明显。这种由于速度所引起的速度效应可能导致缺陷信号的畸变，并降低缺陷轮廓的反演精度。本文提出了一种能够在不同速度条件下进行任意形状缺陷轮廓反演的智能方法。这种方法首先采用考虑速度效应的有限元模型作为正演模型，再通过改进加权共轭梯度算法，实现在两个梯度方向上对缺陷轮廓进行迭代更新。实验结果表明，这种考虑速度效应的有限元模型能够获得更好的反演精度。并且这种方法的性能更加稳定并具有良好的鲁棒性。
　　最后，总结了本文的主要工作，并结合当下科技的飞速发展，对管道漏磁检测技术的未来发展方向和发展趋势进行了预测与展望。