Обсуждаются современные подходы к обработке больших объемов накопленных в результате механических испытаний данных, основанные на статистическом анализе и методологии машинного обучения. Представлены факторы, влияющие на прочность и долговечность трубной продукции. Рассмотрены этапы подготовки исходных данных для анализа, основные шаги базовой статистической обработки, корреляционный и дисперсионный анализ, подходы к группировке и ранжированию результатов испытаний и исследований. На примере построения классификации по маркам стали и техническим условиям производства труб по фактическим механическим характеристикам металла труб продемонстрированы результаты применения разрабатываемых подходов. Показан эффект от использования фактических характеристик для оценки количества дефектов трубной продукции, требующей первоочередного ремонта. Представленные алгоритмы могут быть использованы как элементы формируемых базы знаний и банков данных в области трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. Сформированные подходы требуют всесторонней апробации и дальнейшего развития в направлении учета фактической нагруженности трубных секций, оценки вероятностей разрушения и расчета соответствующих коэффициентов запаса.