由于管道在运送气体、液体等流动物质方面所具有的独特优势,在国家建设中发挥着重要的作用。但是由于管道的老化、流体的腐蚀及人为破坏等多方面的因素,管道泄漏事故时有发生,对社会环境和人类的生命财产都可能造成巨大伤害,因此对管道状态进行及时有效的监测,准确提取管道可能泄漏的位置对于流体的安全输送具有至关重要的作用。目前对于天然气管道泄漏的监测方法主要包括模型法和信号法,随着不断的研究,可以较有效的检测出管道泄漏点的位置及泄漏量。但是,模型方程较复杂难以求解,而且实际的管道形态多种多样,对于具有复杂边界的管道,以往的方法并不十分有效,因此,研究适用于复杂边界的天然气管道智能安全监测方法具有重要的理论意义和应用价值。本文在分析了现有的天然气管道的模型及其建立方法的基础上,提出了一种基于格子玻尔兹曼机(Lattice Boltzmann Machine,LBM)的天然气管道智能安全监测方法。结合实际管道的形态特点,通过LBM方法,分别建立了二维直管道、弯曲管道及三通管道的数学模型；在此基础上,运用现有的模型法的基本原理,结合粒子群优化((Particle Swarm Optimization,PSO)算法对模型参数进行优化,得到较精确的管道模型；利用李雅谱诺夫稳定性理论、分析特征方程特征根幅值的分布,判断天然气管道是否发生了泄漏。实验研究表明,基于LBM方法建立的天然气管道模型可准确的反映管道各变量之间的关系,解决传统的N-S管道方程求解困难的问题。同时,利用LBM方法对于边界的处理方法,弥补了现有管道泄漏检测方法在处理复杂界面耦合时的缺陷,为天然气管道的安全监测提供了一种有效方法。