海底工艺管道作为整个海洋油气开采系统的重要组成部分,保障其安全运行具有重要意义。受海底动态环境的影响,海底工艺管道更易泄漏。但是海底环境的特殊性导致其泄漏不可见、信号强度低,同时高压水环境进一步加大检测难度,致使传统泄漏检测技术无法适用。声发射（AE）技术在管道泄漏检测领域表现出优异的性能,为海底油气工艺管道泄漏检测提供了良好的思路和有效的技术手段。但应用声发射技术检测海底油气工艺管道泄漏仍存在支撑材料匮乏、数据传输压力大、数据样本处理难等难点,因此本文进行相关探究。开展了海底油气工艺管道泄漏声发射检测实验,分析得到其泄漏声发射信号的特点。开发了能同时实现特征提取与信号重建的方法,利用深度学习实现了基于原始大数据的高精度高效率泄漏检测。主要研究进展如下:（1）海底油气工艺管道泄漏声发射检测实验与分析以管道泄漏声发射检测及信号处理技术等相关理论为指导,设计并构建了海底油气工艺管道泄漏声发射检测实验系统。应用该试验系统,开展了多种工况下的海底管道泄漏模拟及声发射检测实验;基于参数、时频域分析、小波包分解（WPD）等方法,揭示海底油气工艺管道泄漏声发射信号特点,以及不同工艺参数对泄漏信号的影响机制。最后,对比分析得到正常泄漏、海水内渗、平衡泄漏等不同泄漏现象声发射信号的异同。（2）海底油气工艺管道泄漏声发射信号特征提取与压缩重建方法研究提出两种有效的特征提取与压缩重建方法。首先建立了基于压缩感知（CS）的声发射信号特征提取与压缩重建模型,该模型能够以50%的压缩率提取特征,保留原始信号信息。在压缩域内建立与海底油气工艺管道运行状态的对应关系,结合支持向量机（SVM）等简单的分类算法能够实现接近100%的泄漏检测。其次,基于自编码器（AE）构建另一种声发射信号特征提取与压缩重建模型,该模型能够以6%的压缩率提取信号有效特征,同时结合Softmax分类器实现压缩域内的泄漏检测。两种模型基于提取的特征重建了信号并对重建信号进行验证,结果表明重建信号能够非常可靠地还原原始信号所蕴含的泄漏状态特征信息。信号压缩功能有助于在保证泄漏检测精度的同时,有效缓解海底复杂数据传输的压力,信号重建解决了压缩后的少量信号与后续处理对大数据需求之间的矛盾。（3）海底油气工艺管道泄漏声发射检测智能识别算法研究研究了深度学习在海底油气工艺管道泄漏检测的应用。基于数据量大、特征不明显、相似度强的原始声发射信号,利用卷积神经网络（CNN）的分类算法实现了海底油气工艺管道泄漏存在性检测、不同泄漏程度识别、不同泄漏现象的判别,正确率均高于98%且偏差小于0.2。基于堆栈自编码网络实现了海底油气工艺管道泄漏存在性检测,同时利用卷积神经网络的回归算法初步实现了海底油气工艺管道泄漏源区域定位。该研究为解决数据样本过大导致普通算法无法实现泄漏精准高效检测这一难题提供了解决思路,为形成海底油气工艺管道泄漏声发射检测技术提供了技术支撑。