石油作为重要的战略资源,对国民经济的发展有着重要的贡献。当前机械采油法作为主要采油方式,而油管作为该采油过程中的主要设备,其在服役期间经常会出现疲劳破坏、腐蚀、磨损甚至断裂等现象,对正常采油作业过程构成严重威胁,甚至可能造成巨大的经济损失,因此对油管损伤状态的评价具有重要的现实意义。油管漏磁检测技术作为一种应用广泛的电磁无损检测技术,在保证油田安全生产方面具有重要的作用。本文在分析当前国内外油管漏磁检测技术研究现状的基础上,针对如何进一步提高当前油管漏磁检测精度的问题,采用有限元分析和实验研究相结合的手段,对油管漏磁检测过程中缺陷漏磁场的分布规律、漏磁信号的降噪处理、缺陷位置识别和缺陷轮廓反演等几个方面进行了重点研究,为油管漏磁检测的精准自动分级处理提供了相应的技术支撑。本文主要完成了如下的研究工作：(1)国内外文献综述。广泛收集、分析了近年来国内外油管漏磁检测技术的研究文献,总结了当前在该研究领域所取得的研究成果和存在的问题,并对油管漏磁检测技术开展了大量的现场调研,在此基础上提出了本文的研究方向和思路。(2)开展了油管缺陷漏磁场分布规律的研究。在调研和统计油管典型缺陷的基础上,建立了油管典型缺陷的三维有限元分析模型,针对不同类型和不同轮廓尺寸的缺陷开展了大量的有限元分析研究,得到了典型缺陷漏磁场的分布规律,同时获得了油管缺陷轮廓尺寸与漏磁场强度的关系。(3)开展了漏磁信号的去噪研究。针对漏磁信号容易受到噪声干扰的问题,开展了小波去噪方法在漏磁信号降噪中的应用研究,提出了采用信噪比(SNR)指标作为选择小波基函数和分解尺度(层数)的依据,并引入盲信号分离思想,提出了一种基于粒子群智能优化的自适应小波去噪阈值选择方法,为进一步提高漏磁信号的信噪比奠定了基础。(4).建立了油管内外表面缺陷的分类模型。为了避免油管缺陷位置对缺陷定量评价精度的影响,通过对漏磁信号的特点进行分析,提取了漏磁信号轴向分量和径向分量的时域和频域信号特征量。将支持向量机学习方法引入到油管缺陷位置的分类问题中,建立了基于粒子群优化的支持向量机油管内外表面缺陷分类模型。(5)为进一步提高油管内外表面缺陷的分类精度,克服单传感器检测的局限性,引入多传感器数据融合技术,构建了基于多传感器决策级数据融合的油管内外表面缺陷识别系统。(6)开展了基于支持向量回归机的缺陷轮廓直接反演方法研究。针对当前油管缺陷轮廓直接反演方法的不足,建立了基于支持向量回归机的规则缺陷轮廓直接反演模型。为适应对油管缺陷不规则轮廓反演的需求,将多输出支持向量回归机方法引入到油管缺陷轮廓反演中,建立了基于多输出支持向量回归机的油管缺陷不规则轮廓直接反演模型。(7)从提高油管缺陷定量评价精度出发,引入贝叶斯估计思想,提出了基于粒子滤波的油管缺陷轮廓递推反演新方法,重点研究了多元回归模型、神经网络模型和支持向量回归机模型作为观测模型对反演精度的影响。同时为了进一步提高粒子滤波反演方法的精度,提出了基于PSO优化的粒子滤波反演方法,有效改善了基本粒子滤波方法中存在的粒子贫化现象,提高了该反演方法的估计精度。总之,本文针对如何进一步提高油管漏磁检测定量评价精度的问题,重点开展了对缺陷漏磁场的分布规律、漏磁信号的降噪处理、缺陷位置识别和缺陷轮廓反演方法等关键技术的研究,提出了有效提高油管漏磁检测精度的方法,并通过相应的实验数据验证了所提出方法的可行性和有效性,为提高油管的定量评价精度和实现自动分级处理提供了相应的技术支撑。因此,本文的研究工作具有重要的理论参考和实际应用价值。