目前,我国天然气管道建设工程发展迅速,与此同时,随着运行年数的增加,管道逐步老化和被人为损坏,这些因素导致管道泄漏事故频发,给工业生产和日常生活带来诸多不利影响。为精准地进行管道泄漏定位,识别泄漏口径,本文以深度学习理论为支撑,利用大数据,实现了管道泄漏的智能故障诊断、管道泄漏口径识别与泄漏点定位检测,同时进行了实验,对提出方法的有效性进行了验证。在故障诊断方面,本研究结合大数据与深度学习的优势,以管道泄漏的频域信号作为输入,利用叠加自编码器(Stacked AutoEncoders,SAE)搭建深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN),从而实现故障特征的自动提取和分类,避免了传统方法的缺陷。同时初步探索了 DNN的逐层学习特征过程,通过数据可视化,将DNN的特征学习过程逐层表示。研究结果表明,随着学习网络层数的增加,管道的泄漏特征逐渐清晰明显,不同口径与距离泄漏信号特征呈现出明显不同的走向。在泄漏定位方面,针对数据量大导致训练时间增加、神经网络迭代次数增多的问题,在管道泄漏检测及智能故障诊断过程中,引入批标准化算法(Batch Normalization,BN),使神经网络实现快速的定位分类。本研究针对SAE的任意一个激活层进行批标准化处理,使任意单层网络输入具备稳定分布,提升网络训练效果。实验结果表明,加入批标准化算法的SAE方法可以在训练时间和迭代次数较少的情况下,提升定位效果。面对样本不充足工况下诊断效果不佳的问题,本文提出自助叠加自编码器(Bootstrap-SAE),通过数据重新自助抽样来扩充样本数量,将真实泄漏信号模拟生成人工信号,以此来增加不同定位距离生成的样本数。然后再进行特征提取,从而实现不同故障类型的精准分类。通过样本不充足的泄漏实验表明该方法在样本不充足情况下可以显著提升准确率。通过实验证明,本文基于SAE的智能诊断在管道泄漏检测与定位方面具有良好的效果,在管道泄漏口径的识别与定位方面有着较大优势,验证了该方法的应用前景。