针对特殊液体管道泄漏易引发安全事故与环境破坏的问题,研发基于声波传感与机器学习融合的智能泄漏监测系统｡系统采用分布式光纤声波传感器采集管道振动信号,通过改进型小波包变换提取特征参数,结合随机森林算法构建泄漏识别模型｡现场应用试验选取化工园区20km腐蚀性介质管道与油田15km高温原油管道,设置不同泄漏孔径与压力工况进行验证｡结果表明,系统泄漏识别准确率达98.7%,泄漏定位误差小于1.2m｡且在复杂工况下仍保持稳定性能,可有效解决传统监测方法灵敏度低､误报率高的缺陷,为特殊液体管道安全运行提供技术支撑｡
