摘要
管道泄漏作为一种常见的安全事故，会造成巨大的经济损失和环境污染。
传统的泄漏检测方法存在灵敏度低、误报率高等问题，难以满足现代化管道系统的安全运行需求。
机器学习作为一种新兴的人工智能技术，在管道泄漏检测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了管道泄漏检测的研究背景和意义，阐述了机器学习的基本概念和常用算法。
接着，对国内外基于机器学习的管道泄漏检测方法进行了综述，分析了不同方法的特点和适用场景，并对主要研究方法的优缺点和未来发展趋势进行了探讨。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于机器学习的管道泄漏检测技术的发展方向。
关键词：管道泄漏检测；机器学习；特征提取；模型训练；性能评估
随着现代工业的快速发展，管道运输系统作为石油、天然气、水等重要资源的主要运输方式，其安全运行对保障国民经济和社会稳定发展具有重要意义。
管道泄漏是管道系统运行过程中常见的事故之一，由管道腐蚀、老化、第三方破坏、自然灾害等多种因素导致。
管道泄漏不仅会造成巨大的经济损失，还会对环境造成严重污染，甚至危及人民生命财产安全。
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