在现代化建设不断推动的进程中,埋地保温管道的应用越来越普及化、多样化,随之而来的是由于管道腐蚀泄漏、断裂爆炸而引发的各类事故,给人们的生命和财产安全带来了难以挽回的损失。由于保温管道多具有埋于地下、距离长以及分布复杂的特点,使用传统的人工巡查或物理探伤等手段对其进行检查无法实时发现管道损伤,往往都要在某处发生泄漏一段时间甚至发生爆管时,施工人员才能找到事故发生位置进行补救。因此在埋地保温管道上布设传感器进行实时监测,通过监测数据分析做出管道泄漏实时报警与结构状态预警具有十分重要的意义。分布式光纤传感器可以实时监测管道应力状态、断裂及泄漏等行为,具有良好的应用前景,但是分布式监测意味着海量数据的产生,对监测大数据进行分析处理是埋地管道安全监测中亟需解决的关键问题之一。本文以存在较明显内外温差的埋地保温管道分析为基础,引入基于机器学习的大数据分析技术,针对复杂埋地环境下分布式光纤监测大数据的时变特征,建立了基于分布式光纤传感器的管道泄漏诊断及应力分析方法,分别利用LabVIEW和Matalb GUI开发平台编制了自动化分析软件,并通过足尺寸物理模拟和原型试验对软件的功能进行了系统验证,研究结果表明:(1)泄漏模拟实验过程中,埋地管道泄漏光纤监测大数据分析系统完成了土体环境温度数据的实时获取和分析任务,在模拟的泄漏工况发生后,本文提出的基于离群值分析和斜率分析的泄漏监测算法都准确地发出了泄漏报警与定位,并通过实验结果分析将两种机器学习算法的应用特点进行了对比。(2)为了处理长期的应力监测带来的海量数据,开发了埋地管道应力大数据分析系统。针对直埋供热管道的运行状态和结构行为的变化规律,提出了利用纵向应变监测数据提取轴向名义应变并从中分离弯曲应变及轴压应变的算法,实现了有补偿式直埋供热管道在温升过程中过渡段与锚固段的识别,利用分布式光纤应变监测数据实现了管道应力状态的定量识别,为管道安全预警提供了科学依据。本文提出的埋地保温管道分布式光纤监测的大数据分析方法,实现了监测数据的自动化分析以及管道异常状态的智能识别,为运输介质与土体环境存在温度差别的保温管道实时泄漏监测与状态评估提供了有效途径,对实际工程具有现实意义。