Este estudio tiene como objetivo estudiar la seguridad de los oleoductos y gasoductos bajo condiciones de corrosión por esfuerzo y comprender la situación de daño por corrosión de manera oportuna y precisa. En consecuencia, se propone un método de prueba no destructiva que combina la tecnología de prueba de fuga de flujo magnético y una máquina de aprendizaje extremo de función de núcleo mejorada por algoritmo genético (GA-KELM). En primer lugar, la variación de la dimensión y perfil del defecto de corrosión con el tiempo se obtiene mediante simulación numérica. Al mismo tiempo, se analiza y estudia la distribución de la señal de fuga de flujo magnético bajo diferentes condiciones de defectos. Finalmente, se realiza la selección de características en la curva de distribución de la señal de fuga de flujo magnético, y se utiliza GA-KELM para predecir la profundidad y longitud de los defectos de corrosión para realizar la prueba no destructiva de los defectos del oleoducto. Los resultados muestran que diferentes características geométricas resultan en diferentes distribuciones de la señal de fuga de flujo magnético. Existe una relación correspondiente entre la dimensión del defecto y el valor extremo, área y ancho de pico de la curva de distribución de la señal de fuga de flujo magnético. El modelo de predicción GA-KELM puede predecir de manera efectiva la profundidad y longitud de los defectos de corrosión, y la precisión de la predicción es mejor que el modelo de predicción tradicional de la máquina de aprendizaje extremo.