En la industria petrolera, la fuga de tuberías que contienen fluidos de hidrocarburos causa un daño ambiental y económico significativo. Recientemente, ha habido una tendencia creciente en el empleo de técnicas de minería de datos para detectar fugas. Entre estos métodos se encuentra el Modelo Oculto de Markov, que, a pesar de obtener buenos resultados con datos estacionarios, se vuelve ineficiente cuando una fuga provoca una caída en la presión o el flujo, reduciendo su precisión. Este documento presenta un método adaptativo de Modelo Oculto de Markov. Los métodos anteriores tenían baja precisión debido a una información insuficiente para una detección precisa de fugas. A menudo clasificaban el tamaño y la ubicación de las fugas de manera amplia. En contraste, el modelo propuesto extrae características ocultas para identificar con precisión la ubicación y el tamaño de las fugas, incluso en condiciones ruidosas. La simulación de una fuga en una sección de un oleoducto en el Corredor de Exportación de Petróleo de Irán demuestra la superioridad del método propuesto sobre métodos comunes como K-NN, SVM, Naive Bayes y regresión logística.