随着我国的科技进步与经济发展,各种大型企业迅速崛起,人们对于能源的需求也日益增大,一些石油和天然气等能源产业也开始不断涌现并不断发展壮大,管道运输不仅运输量大、费用低,而且能够实现自动控制,成为了我国陆地能源运输的主要方式。随着管道网络规模的不断扩大,各种管道安全问题也随之暴露,由于管道长期运行而导致的腐蚀老化以及不法分子的偷盗天然气等行为,管道泄漏情况时有发生。管道泄漏一旦发生,就会造成严重的经济损失和安全问题。因此,研究出行之有效的管道泄漏检测方法迫在眉睫。本文设计了一种基于数字孪生的天然气管道泄漏检测方法。主要研究内容如下:首先,构建了物理管道的可视化模型。可视化模型的构建是建立管道数字孪生体的关键技术,其不仅需要具有物理对象的机理模型,还需要具有实时仿真的能力和三维的可视化效果。本文通过有限元的方式,使用Ansys软件对物理管道进行3D建模和仿真求解,通过3D ROM插件建立了管道的可视化模型。其次,构建了管道的泄漏识别模型。利用构建的可视化模型和采集的管道压力数据构建特征向量输入到支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行工况识别,识别准确率为86%,使用蝗虫算法优化了SVM的参数c和g,使SVM的识别准确率提升到了90.5%。再次,采集的管道数据含有大量噪声必然会限制SVM识别准确率,为此研究了一种改进的变分模态分解算法（Variational Mode Decomposition,VMD）:针对VMD算法难以选取预设尺度K和其分解后难以区分有效模态和噪声模态的问题,提出了一种由豪斯多夫距离（Hausdorff Distance,HD）确定预设尺度K和肯德尔相关系数（Kendall Tau,KT）确定有效模态的联合准则方法,并将其用于管道数据去噪。与其它去噪算法做对比,改进的VMD算法具有更好的去噪效果。最后,利用Twin Builder软件搭建了天然气管道泄漏检测的数字孪生体。其中,包括构建的管道数据更新模型、泄漏识别模型和可视化模型。构建的管道数据更新模型利用传感器采集数据上传到My SQL数据库,并使用Java脚本读取管道数据并进行去噪后传入Twin Builder平台。Twin Builder将管道数据和可视化模型输出数据输入到泄漏识别模型进行识别,识别准确率达96.5%,泄漏识别模型将识别结果返回到可视化模型进行三维展示。构建的数字孪生体实现了对管道工况可视化的检测。