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第 43卷第 4期（2024-04）油气田地面工程 https:/完整性管理基于 BP神经网络的油气田站场管道安全预警方法*赵捍军1张啸枫2赵瑞东1朱梓文3徐晴晴31中国石油勘探开发研究院2中国石油油气和新能源分公司采油采气工艺处3中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院应急管理部油气生产安全与应急技术重点实验室摘要：油气田站场管道承担着接收、增压、分输、清管、计量等具有高度危险性工作，一旦管道出现异常状况容易引起重大燃烧和爆炸事故，因此对油气田站场管道状态进行监测及安全预警十分重要。利用基于 BP神经网络的状态监测数据处理方法，首先确定油气田站场管道应变数据作为状态监测指标，采集油气田站场管道的应变监测数据，通过 BP 神经网络进行仿真实验，获得并验证管道应变预测模型，利用控制图理论筛选出异常数据并对异常数据分类分级，同时依据危险等级类别进行安全预警并制定预案。该方法在风险发生初期就能发现异常状态数据，从而有针对性地采取相应的安全对策，以防止危险事故的发生。关键词：油气田站场管道；安全预警；状态监测；BP神经网络；控制图理论Safety Early Warning Method for Pipes in Oil and Gas Field Stations Based on BP Neural Network*ZHAO Hanjun1，ZHANG Xiaofeng2，ZHAO Ruidong1，ZHU Ziwen3，XU Qingqing31Research Institute of Petroleum Exploration and Development2Oil and Gas Production Technology Division of Oil&Gas and New Energy Company，CNPC3Key Laboratory of Oil and Gas Production Safety and Emergency Technology，Emergency Manage-ment Department，School of Safety and Ocean Engineering，China University of Petroleum(Beijing)Abstract：The pipes in oil and gas field stations undertake the tasks of receiving，pressurizing，dis-tributing，pigging，metering，etc.，which are highly dangerous.Once abnormal conditions occur inthe pipe，it may easily to cause major combustion and explosion accidents.Therefore，it is very impor-tant to monitor the status of the pipes in oil and gas field stations and give safety warnings.In this paper，based on BP neural network status monitoring data processing method，the safety early warning of pipein oil and gas field stations is achieved according to the control chart theory.First of all，the strain dataof pipes in oil and gas field stations are determined as the status monitoring indicator，and the strainmonitoring data of pipes in oil and gas field stations are collected.Then，the BP neural network is usedfor simulation experiments to obtain and verify the pipe strain prediction model.Finally，the predictiondata is screened by using the control chart，and the abnormal data is classified and graded.The safetyearly warning is carried out according to the hazard level category，and the safety plan is formulated toprevent the occurrence of dangerous accidents.The safety early warning method based on the BP neuralnetwork proposed in this paper uses status monitoring data for early warning analysis，and abnormalstate data can be found at the early stage of risk occurrence，so as to take corresponding safety counter-measures.Keywords：pipe in oil and gas field station；safety early warning；status monitoring；BP neural net-work；control chart theoryDOI:10.3969/j.issn.1006-6896.2024.04.006*基金论文：中国石油科技创新基金研究项目“基于大数据的油气田站场风险预警技术”（2021DQ02-0801）；中国石油大学（北京）科研基金项目“燃气站场掺氢适用性及风险管控技术研究”（2462022YXZZ002)；国家管网集团 2021年揭榜挂帅课题“油气管道线路及站场感知技术研究”（WZXGL202106）。33完整性管理赵捍军等：基于 BP神经网络的油气田站场管道安全预警方法*油气田地面工程 https:/油气田站场作为地下油气开发建设的基础设施，是油气开发中的一个关键环节。据统计，在一些大型油气田站场里，爆炸和泄漏事故时而发生。石油和天然气的安全事故具有低概率和高后果等特点，近年来虽然事故总数有所下降，但重大事故的数量却在增加。油气田站场管道作为油气管道的重要组成部分，相对于石油和天然气输送管道的长距离，尽管在空间上只有几个零散节点，但它承担着接收、增压、分输、清管、计量等任务，这些作用决定了石油输油站在整个管线体系中的地位。但由于其具有高度危险性，因此，站场管线安全一直是生产要求的重点。我国在站场管线在线监测技术方面起步较晚，尚未开展相关的专题研究。由于油气田站内管线的结构复杂、尺寸多样，现有的在线智能监测技术难以应用，目前主要是利用非破坏性的技术从管线的外侧对管线进行监测。曹平、李少东1介绍了站场管线在线监测的流程，并分析了监测工作的要点。刘璐璐2指出，目前我国压力管线检验工作中存在的问题主要有以下方面：安全人员流动、设计材料选用、安全附件检查、压力测试、密封测试等，与此同时提出了相应解决问题的方法，但是这些问题只涉及管道的危险方面，略为不足。廖翼、袁坤3介绍了压力管线在线监测与综合监测工作的过程及重点，并指出了在恶劣环境中进行管道物理实验的必要性。在油气田站场安全预警方面，IBM 与挪威国家石油公司合作建设智慧油田4，能够实现实时无线感知地下油田运行的情况，现场智慧管理，延长油田寿命并提高产量。金计伟等5结合大量地理信息数据，构建了油气田站场智能管理系统的总体架构，实现集地理信息图形、数据查询分析、可视管理等一体化智慧管理功能。郭娟6建立了油气储运设施在线监测预警管理系统，为传统油气储运系统在预警方面增加智能在线挖掘处理功能，实现了对结构化大数据的智能在线筛选、分析、挖掘和利用。方健等7基于大数据原理对海量的油气田风险管理数据进行收集整理和分析评估，从预警指标、风险值计算和风险预警模型 3个方面开展油气田企业风险预警体系构建，为油气田企业高质量发展提供支撑。李卫宁等8介绍了油气田在建设与生产过程中对环境的影响，构建并开发了基于 GIS与数模的油气田环境风险预警系统。JIAN 等9基于油气开采循环经济复杂系统的运行预警指标体系，建立了模糊 ISODATA聚类分析预警方法。WENG等10选择灰色预报模型对油田环境安全预警的单项指标进行预测，提出了环境安全预警（综合预警）方法，根据对油田环境安全预警结果的分析，提出了油田环境安全的监管方向。CHEN 等11提出了一种基于知识图谱的站场事故演化预警模型，该模型采用双向长短期记忆网络条件随机场算法对站场事故文本进行因果关系抽取，而后利用数据库根据因果关系抽取的结果，建立了恶劣环境条件下海外天然气管道站场事故演化知识图谱。目前关于油气田站场安全预警主要有以下理论：神经网络理论；灰色系统预警数学理论；指数平滑理论；回归分析理论。文中选取了油气田站场中的站场管道作为研究对象，探究怎样迅速分析处理油气田站场管线检测数据，提前发现异常状况，减少隐患。总结油气田站场检测及安全预警技术的国内外研发状况，判断站场管道微应变可作为主要监测指标。实时采集站场管道的监测数据，运用 BP 神经网络建立预测模型，可以较好地判断数据的下一步变化，利用控制图原理，对这些预测和监测数据进行筛选，根据分类来调用预警方法，避免灾害的发生。1油气田站场管道状态监测方法1.1状态监测系统管道状态远程实时监测系统包括前端数据测量模块、中端数据采集及传输模块和终端监测软件平台模块，系统组成见图 1。前端数据测量模块采用振弦式应变计对管道应变进行测量，在管道每个横截面上布置 3 个应变计，即管道垂直正上方、管道两侧。中端数据采集及传输模块中的采集仪主要通过单片机上的接口将应变计采集到的管道应变监测数据进行处理及发送，数据传输模块经过 4G 网络将采集到的数据实时传输至云平台监测系统。整个管道应变监测系统采用太阳能锂电池供电，实现远程无人值守的实时监测平台。终端监测软件平台模块可实现对现场管道应变监测数据的在线实时分析，实现应变监测数据处理、自动报警等功能。1.2基于 BP神经网络的数据处理方法1.2.1BP神经网络训练过程BP 神经网络在预测前需要进行训练，使 BP 网络具有一定学习、预测功能。训练过程如下：（1）输入训练数据和测试数据。（2）对 BP 网络进行初始化。根据输入矢量()X、Y确定神经元数目、隐含层数目、输出层数34第 43卷第 4期（2024-04）油气田地面工程 https:/完整性管理目、神经元之间的连接权重等参数，确定学习率、激励函数。（3）计 算 各 层 输 入 和 输 出。根 据 输 入 量X值，即输入量与隐藏层之间的连接权，以及隐藏层的临界值来决定隐藏层的输出值。为使网络学习效果良好，对所有输入的数值都进行了归一化处理。（4）计算各层学习误差。（5）反向传播误差。根据预测误差，调整阈值及权系数。（6）计算平均误差是否满足要求，如果没有满足，则返回第二步。通过对数据库中的监测数据进行预处理，构造出训练和检测样本，进而构造出神经网络的模型。利用训练样本对神经网络进行训练，同时利用测试样本进行模拟试验。对实验数据进行归类，成功构建该模型。1.2.2预测模型精度评价对预测模型进行精度评价，能够使 BP 神经网络更好地预测监测数据，常用的预测精度评价指标是 MSE。对模型的预测结果和实测数据进行对比，得到预测的准确性，反映预测结果的优劣。在网络训练结束后，在预测知识库中固定各权值和阈值。均方误差计算公式如下：FMSE=1N()Tfore()t-Treal()t2（1）式中：Tfore()t为神经网络时刻预测值；Treal()t为实际微应变监测值。FMSE是评价预测结果的一个重要指标。如果FMSE值很大，则表示网络的预测能力很差，需要对网络的结构和参数进行适当的调整，直到达到预期结果。1.3基于控制图理论的数据预测方法1.3.1控制图的构造休哈特提出并应用了控制图理论。在该理论中，控制边界用于区分导致数据变化的因素，也就是随机变化或有规律变化，以确定监视目标是否仍然在可控范围内。控制图作为一种有效的监控异常数据的方法，在许多方面得到了广泛应用。运用分析控制图，分析油气站场管道监测数据的变动情况，判断是否处于受控状态。取n个观测值()x1，x2，xn，计 算 其 样 本 均 值x 与 标 准差S：x=1ni=1nxi（2）S=1ni=1n()xi-x 2（3）在油气田站场管道指标预警中，将 3当作预警的警限范围，用3准则将数据波动预警划分为三个大区间：（1）正常区间-，+。（2）轻度异常区间)-3，-，(+，+3。（3）重度异常区间(-，-3，)+3，+。根据3准则分别得到上控限、中心线和下控限：UCL=x+3S（4）CL=x（5）LCL=x-3S（6）1.3.2控制图的状态判断标准受控状态判断标准：所有数据均在可控范围内，无规则或趋势改变；中心线两边的观测数据数量大致一致；超过三分之二的监控数据在中心线垂直方向 1之间分布；数据接近控制限分布越稀疏，接近中心线分布越紧密。图 1管道状态监测系统组成Fig.1 Composition of pipe monitoring system35完整性管理赵捍军等：基于 BP神经网络的油气田站场管道安全预警方法*油气田地面工程 https:/失控状态判断标准：在中心线的一边，连续分布 7 个以上的监测点；分布在中心线的一侧；连续的监测数据个数在 1420时，至少 80%以上的数据个数分布在中心线的一侧；连续的监测数据个数在 310 时，至少 40%以上的数据个数分布在中心线的一侧；连续 7个以上监测值呈上升或下降趋势。2管道监测数据分析利用 BP 神经网络建立的监测数据预测模型，可以较好地反映监测过程中的动态变化，并对今后某一时期的监测趋势进行预测。在传统的系统监控软件中，假设监控数据之间存在线性关系，能够采用递归、合并等方法进行预测。而真实的数据之间存在许多非线性关系，会随环境因素的变化而呈现出不规则的趋势。在采集到的管道微应变数据中，微应变对于管道的影响较大，管道在应力变化中容易造成疲劳，发生断裂腐蚀等变化，以管道微应变数据为例，建立合适的 BP 网络模型，验证其为一种有效的模型结构设计方法。2.1样本数据归一化从众多监测点中，选取某一特定监测点，进行每小时整点一次的数据采集，每天得到 24 个微应变数据，数据训练样本为 2021年 12月 26日12月28 日采集，数据预测样本为 12 月 29 日采集，再对12月 29日所采集的数据进行误差分析。由于数据的不规则性，在进行神经网络预测之前，需要对其进行数据的归一化处理，避免因数据过大或分散而造成误差。对油气田站场集输管汇，管道与泵连接处管道的微应变数据进行分析，采集样本原始微应变数据见表 1。根据归一化原理，将训练数据归一化输出到0，1范围内。所得归一化后样本数据见表 2。2.2BP神经网络数据拟合首先运用 BP 神经网络对油气田站场管道监测数据进行分类定级，但在研究中发现 BP 神经网络的分类算法筛选数据样本具有一定的局限性，且效果一般。因此采用 BP 时间序列神经网络进行非线性拟合，验证油气田站场管道监测数据随着时间变化具有一定的规律性波动变化，能够更好预测油气田站场管道出现异常数据的时间。表 1样本原始数据（2021年）Tab.1 Original sample data（2021）时间00:0001:0002:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:0012月 26日47.4948.63149.3649.8649.955.08158.29562.48560.67460.08960.06960.2760.61654.26252.00949.54648.68945.28141.47739.49339.19242.82545.03338.00912月 27日38.40938.86739.47838.25741.01738.65737.45536.89337.46538.6140.28341.95142.89142.83543.40743.95244.09743.85843.66744.69945.45345.58844.37340.76912月 28日38.56237.31236.77836.77836.50236.22537.53237.69437.60839.00741.01841.84642.25141.97441.62734.39433.92233.70332.89123.60835.68935.36636.39735.83212月 29日35.60335.56635.68935.17635.25335.28135.17635.10935.21435.47835.37634.96730.02826.53724.77316.99320.66120.61420.24519.99919.73421.09321.58221.912表 2样本归一化数据（2021年）Tab.2 Normalization sample data（2021）时间00:0001:0002:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:0012月 26日0.340 80.390 90.423 00.445 00.446 70.674 50.815 81.000 00.920 40.894 70.893 80.902 60.917 80.638 50.539 40.431 20.393 50.243 60.076 4-0.010 8-0.024 00.135 70.232 7-0.076 112月 27日-0.058 5-0.038 3-0.011 5-0.065 20.056 2-0.047 6-0.100 4-0.125 1-0.100 0-0.049 60.023 90.097 20.138 60.136 10.161 30.185 20.191 60.181 10.172 70.218 10.251 20.257 10.203 70.045 312月 28日-0.051 7-0.106 7-0.130 2-0.130 2-0.142 3-0.154 5-0.097 0-0.089 9-0.093 7-0.032 20.056 20.092 60.110 40.098 30.083 0-0.235 0-0.255 7-0.265 4-0.301 1-0.709 2-0.178 1-0.192 3-0.146 9-0.171 812月 29日-0.181 8-0.183 5-0.178 1-0.200 6-0.197 2-0.196 0-0.200 6-0.203 6-0.198 9-0.187 3-0.191 8-0.209 8-0.426 9-0.580 4-0.658 0-1.000 0-0.838 7-0.840 8-0.857 0-0.867 8-0.879 5-0.819 7-0.798 3-0.783 736第 43卷第 4期（2024-04）油气田地面工程 https:/完整性管理在实际问题中，只能通过参照公式来确定隐层结点的大致范围，并采用试凑法来求出最优结点数目。通过计算与不断尝试，发现在神经元数目不同，网络泛化性能最佳时，该神经网络的拓扑结构为：3-4-1，即选取隐含层数为 4，输入数据为243，输出为 241。BP 神经网络训练结果如图 2、图 3所示。图 2性能验证Fig.2 Validation of performance由图 2 可知，迭代了 5 次后，出现了最低的均方误差，选择时刻 5的模型为最佳模型，将拟合值与真实值回归，如图 3 所示，R值接近于 1，说明拟合的效果较好。2.3模型预测与误差分析将训练好的网络储存在 Matlab中，对第四天的微应变数据进行预测，利用 Matlab实现功能。其中X为输入的监测数据，net为训练好的网络模型，Y为预测数据。在 Matlab中进行运行，得到预测值Y如表 3所示。BP 网络模型测试的预测值与真实值的误差，如图 4所示。从图 4中两个曲线的对比能够看出利用此模型进行的微应变预测是可行的，其预测结果与实测数据非常接近。结果表明：BP 神经网络能够较好地预测油田站场管道的微应变，利用神经网络进行油气站场设施监测与预警是十分有效的方法。通过网络模拟和试验，可以获得未来一段时间内的微应变趋势，根据油气田站场管道受力情况，判断是否存在风险，并进行预防维修，以达到预防突发事件发生的目的。BP 神经网络在数据分类定级方面的表现一般，但在非线性拟合方面表现良好。油气田站场管道大数据的采集是按照时间分布采集，因此采用BP 时间序列网络进行数据预测，得到了满意的训练结果，验证了站场管道微应变预测数据与真实值之间的误差很小，可为油气田站场管道提供可靠性保障。图 3回归图Fig.3 Regression chart37完整性管理赵捍军等：基于 BP神经网络的油气田站场管道安全预警方法*油气田地面工程 https:/图 4预测值与真实值对比图Fig.4 Comparison of predicted and true values表 3预测值Y的数值（2021年）Tab.3 Value of predicted dataY（2021）时间00:0001:0002:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:00采样值12月 26日0.340 80.390 90.423 00.445 00.446 70.674 50.815 81.000 00.920 40.894 70.893 80.902 60.917 80.638 50.539 40.431 20.393 50.243 60.076 4-0.010 8-0.024 00.135 70.232 7-0.076 112月 27日-0.058 5-0.038 3-0.011 5-0.065 20.056 2-0.047 6-0.100 4-0.125 1-0.100 0-0.049 60.023 90.097 20.138 60.136 10.161 30.185 20.191 60.181 10.172 70.218 10.251 20.257 10.203 70.045 312月 28日-0.051 7-0.106 7-0.130 2-0.130 2-0.142 3-0.154 5-0.097 0-0.089 9-0.093 7-0.032 20.056 20.092 60.110 40.098 30.083 0-0.235 0-0.255 7-0.265 4-0.301 1-0.709 2-0.178 1-0.192 3-0.146 9-0.171 812月 29日-0.181 8-0.183 5-0.178 1-0.200 6-0.197 2-0.196 0-0.200 6-0.203 6-0.198 9-0.187 3-0.191 8-0.209 8-0.426 9-0.580 4-0.658 0-1.000 0-0.838 7-0.840 8-0.857 0-0.867 8-0.879 5-0.819 7-0.798 3-0.783 7预测值-0.207 2-0.198 4-0.186 9-0.207 3-0.240 1-0.180 5-0.193 5-0.222 9-0.203 3-0.189 0-0.238 0-0.402 2-0.601 0-0.572 1-0.763 4-0.825 6-0.831 5-0.821 1-0.839 2-0.867 1-0.816 4-0.821 2-0.820 3-0.778 63管道安全预警实例分析对油气田站场管道的预测数据进行分类定级，运用控制图理论筛选出异常的预测数据，针对不同危险等级的油气田站场管道数据，设计开发出不同的安全预警预案，各监测指标对应四个级别的配套方案，能够实现危险事故发生前的有效安全预警。3.1预测数据筛选3.1.1管道应变预测数据筛选基于第 3 节搭建的 BP 神经网络模型，采集连续 30 个油气田站场管道微应变预测数据，单位为。由 公 式（2）（6），得 出：x=-4.355 8；S=1.893 5；UCL=1.324 7；CL=-4.355 8；LCL=-10.036 3。以上述数据为样本，使用 Matlab绘制应变监测控制图（图 5）。图 5应变监测控制示意图Fig.5 Strain monitoring control chart3.1.2预警判断确定油气田站场管道中管道各阶段监测的时点是及时预警的关键。通过监测数据变化设定阈值，将平均值CL当做中心线，将UCL当做控制上限，基于控制图理论判断监测对象是否处于正常水平。监测系统收集了 1 900 个数据，并将其用于模拟试验。从中选出一段连续时期内两个指标的 30 个监测数值，构建监测控制图。按失控状态的判断条件，分别分析上述两个指标的 30个监测点。微应变控制曲线如图 5所示：在连续 30个监测值中，有 3 个连续的监测值（11、12、13），都位于控制线的边缘。通过对 3个监控数据的异常进行分析，并将其保存在异常数据库中。3.2管道应变安全预警3.2.1管道基本参数油气田站场管道材质为无缝钢管 20#，外径壁厚为 168 mm11 mm，设计压力 4 MPa。基于管道应力分析基本假设，能够对简化后的管道模型进行应力分析。管道的内压、重力和地基的沉陷都会引起应力变化，包括管道的轴向应力、环向应力和径向应力都会发生。管道外径与管道内径之比小于 1.2，视为薄壁管道，根据薄膜理论，应忽略内力矩和横向剪力对38第 43卷第 4期（2024-04）油气田地面工程 https:/完整性管理管道的影响。根据 GB 502512015 输气管道工程设计规范取材料的线膨胀系数为=1.2 10-5mm/mm；泊松比=0.3。（1）轴向应力。轴向应力平行于管道轴线，主要包括三种应力：由管道所受轴力引起；由管道内压引起；由管道受弯变形产生的弯曲应力引起。其中由内压和温度引起的轴向应力应按照以下公式计算：L=h+E()t1-t2（7）式中：L为管道的轴向应力，MPa，设定拉应力为正，压应力为负；为泊松比；E为钢材的弹性模量，MPa；为钢材的线膨胀系数，-1；t1为管道下沟回填时的温度，；t2为管道的工作温度，。（2）环向应力。环向应力是由管道内压引起的，与管壁圆周切线平行且垂直于管道轴线，计算公式如下：h=Pd2（8）式中：h为由内压产生的管道环向应力，MPa；P为管道设计内压力，MPa；d为管子内径，mm；为管子公称壁厚，mm。（3）径向应力计算公式r=ri2-ri2ro2/ri2ro2-ri2（9）式中：r为管道的径向应力，MPa；ri为管道内半径，mm；ro为管道外半径，mm。（4）应变计算公式：=E（10）3.2.2安全预警预案根据公式（10），利用管道微应变数据计算出应力值，对管道应力值进行分类，分别为应力允许值的 30%以内，应力允许值的 30%60%，应力允许值的 60%90%，应力允许值的 90%100%。根据不同的分类等级启动安全预警，分为以下几种情况：（1）正常状态。应变监测结果显示的管体应力变化值达到拉（或压）应力允许值的 30%以内，正常状态，继续保持监测。（2）黄色预警。地表出现张拉裂缝、下错位移或坡体局部坍塌等异常现象，并且应变监测结果显示的管体应力变化值达到拉（或压）应力允许值的30%。启动黄色预警。（3）橙色预警。地表出现张拉裂缝宽度、下错位移高度持续增大或坡体局部坍塌加剧等恶化现象或应变监测数值达到管道拉（或压）应力允许值的60%。启动橙色预警。（4）红色预警。地表前缘坡脚出现隆起（凸起）或坍垮现象，后缘裂缝急剧扩展，前、后缘裂缝贯通；地表沉降的地表位移速率达到 1.5 mm/d，开挖验证的管道最大沉降量达到允许值的 70%80%，并且监测数值达到管道应力拉（或压）允许值的 90%100%，启动红色预警。3.3应用实例以油气田站场管道监测数据为例，对管道微应变进行分类定级，并调用相应的安全预案。微应变数据共收集到了 7 600 组，其中运用控制图理论筛选出的异常数据有 147组，将这组数据放入微应变预警等级库中，其余数据属于正常数据。（1）正常状态。共有 7 453 组正常数据，其中运用控制图筛选出的 147组异常数据中，有 91组管体应力数据变化值在应力允许值的 30%以内，属于正常状态，此种情况下可以继续保持监测，发生危险事故的可能性很小。（2）黄色预警。共有 40 组应变监测结果显示的管体应力变化值达到应力允许值的 30%。启动黄色预警。这时需要对管道进行密切监测，有发生危险事故的可能性。（3）橙色预警。共有 16 组应变监测数值达到管道应力允许值的 60%，启动橙色预警。这时很可能发生危险事故，需要采取行动，找到导致应力变化发生的原因，消除危险源。（4）共有 0组监测数值达到管道应力允许值的90%100%，无需启动红色预警。基于上一节的 BP 神经网络进行数据预测，通过控制图理论筛选异常预测数据、进行数据分类，可以有效地对数据进行处理，挖掘数据的价值，为油气田站场管道的安全预警提供相应的对策，提出了解决油气田站场管道安全预警问题的建议，具有可行性和实用性。该安全预警技术也可用于油气田中石油、天然气等关键设备的日常监测和管理，可为油气田重要设施设备提供有效的监测和管理服务。4结论（1）基于 BP 神经网络对油气田站场管道监测数据进行预测，可以发现监测预测值与监测值的误差较小，说明构建的网络是有效的，可以预测出异39完整性管理赵捍军等：基于 BP神经网络的油气田站场管道安全预警方法*油气田地面工程 https:/常数据可能出现的时间。通过基于 BP 神经网络模型的构建，实现了站场管道监测数据的实时监测，达到了安全预警的目的，为保证油气田站场的安全性提供了良好的手段。（2）基于控制图理论对站场管道数据进行筛选，可以有效地发现不正常数据，提早发现异常，是一种高效的重要设施监测数据处理手段。（3）对异常数据进行更精确的分类定级，根据不同的风险等级，将不同的数据划分为四个等级。当前，油气田站场管道的日常监测数据很多，却不能对其进行深度的分析与应用，仅凭经验来判断设备的风险，很难做到及时发现危险或异常。研究安全预警技术，可以对监测数据进行深入、细致的分析，在风险发生的初期就能发现目标的异常，从而有针对性地采取相应对策，避免事故发生。参考文献1 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28thTechnical Exchange Seminar of the Oil and Gas ExplorationTechnology Center StationHaikou：the 28th Technical Ex-change Seminar of the Oil and Gas Exploration TechnologyCenter Station，20206 郭娟油气储运设施在线监测预警管理系统设计研究D大连：大连理工大学，2018GUO Juan Design and research of online monitoring andearly warning management system for oil and gas storage andtransportation facilitiesD Dalian：Dalian University ofTechnology，20187 方健，曹文骏，范硕，等基于大数据原理的油气田企业风险预警体系构建与应用J天然气技术与经济，2018，12（5）：65-67，84FANG Jian，CAO Wenjun，FAN Shuo，et al Construc-tion and application of a risk warning system for oil and gasfield enterprises based on the principle of big dataJNatu-ral Gas Technology and Economics，2018，12（5）：65-67，848 李卫宁，卢远，赵银军GIS 与数模支持下的油气田环境风险预警系统研究J安全与环境学报，2012，12（1）：107-110LI Weining，LU Yuan，ZHAO Yinjun Research on oiland gas