输油管道作为能源运输的重要基础设施，其安全稳定运行对国家经济和社会发展具有重要意义。然而，由于管道长期处于复杂多变的环境和运行条件下，容易受到腐蚀、第三方破坏、设备老化等因素影响，导致泄漏、堵塞等故障发生。传统的故障诊断方法往往存在响应滞后、准确性不足等问题，难以满足现代管道管理的实时性要求。本研究旨在开发一种基于深度学习的输油管道故障诊断实时模型，通过融合多源传感器数据，结合信号处理和机器学习算法，实现对管道运行状态的实时监测和故障的快速准确识别。该研究将重点解决数据噪声处理、特征提取优化和实时计算效率等关键技术问题，为输油管道的智能化运维提供理论支持和技术方案。研究成果有望显著提升管道安全管理水平，降低事故风险和经济损失。