0 引言
       对于油气的运输，压力管道是相对安全、成本较低的可靠运输方式，并成为主要采用的油气运输工具，例如西气东输工程就是为了将西部的天然气传输到东部城市使用[1]。但是，西气东输工程这种长距离的油气运输管道在维护中是如何准确地确定管道的泄露问题，并快速查找到泄漏点，这对于管道的安全运行非常重要。近些年，油气工程普遍采用了光纤检测对油气管道实施运行数据进行采集，这种光纤随着油气管道一同铺设，可实现对油气管道的全过程实时监控[2]。由于光纤检测的铺设线路过长，导致采集的信号非常杂乱、含有很多噪声，复杂度很高，有时还存在多种故障信号的掺杂，无法有效地甄别[3]。如何在友好度不佳的原始信号中进行油气管道泄露的判断，其算法具有非常高的要求。粗糙集是一种非常好的处理方法，具有模糊处理特性，并成功应用在不同的工程场景中[4，5]。
　　 本文从提高油气管道泄露识别精度和降低算法计算复杂性的角度，提出一种基于光纤技术的管道油气泄漏共轭梯度回声状态网络（ESN）检测方法，以解决以下3个问题：①如何实现数据的降维和简化[6]；②如何提高数据识别性能[7]；③如何提升回声状态网络的训练精度，并大幅提升学习的效率[8]。

4 结束语
       本文提出一种基于光纤技术的管道油气泄漏共轭梯度ESN检测方法，有效解决长距离油气传输管道的泄漏检测问题，利用数据串联方式，结合粗糙集算法对采集的泄露数据采样进行降维和简化，对降维后的油气管道泄露数据进行分析和处理，并对其权重计算方式进行改进，实验结果验证了算法的有效性。不足之处：对于混合油气传输管道的泄漏信号检测问题，还有很大的空间可以提升，今后将重点对算法进行改进，以便获得更佳的传输管道的泄漏信号检测结果。