10万方浮顶罐广泛的应用在石油和化工领域,具有容量大,强度高,使用寿命长等特点,但由于存储介质的特殊性,以及在运行过程中沉降的发生,导致储罐存在事故隐患,因此,站场会对储罐的运行状况进行实时监测,并对异常情况进行报警,避免事故的发生。但针对储罐监测及预警设计通常只基于单一监测指标,忽略了多个因素间相互影响而带来的潜在安全隐患,基于此本文提出了一种多因素的预警方法对储罐当前所处状态进行风险等级评估。在监测指标的选取中,考虑储罐沉降以及事故中最为严重的火灾爆炸事故,选取了罐壁应力,二次密封处可燃气浓度,液位高度,温度搭建了神经网络模型,实现对储罐的实时监测预警。本文的主要研究内容包括:（1）建立大型浮顶储罐复杂载荷作用下的有限元模型,提出储罐不均匀沉降有限元建模的设计处理方法,考虑运行工况下复杂载荷特性,以及储罐谐波加载的模式,建立储罐不均匀沉降模型,薄壁单元,得到罐壁在不均匀沉降作用下罐壁轴向以及环向应力分布。（2）提出大型储罐模拟加载的试验方法,搭建模拟储罐在不同沉降幅值下储罐罐壁应力变化的试验装置,并开展测试研究,采用应变计对罐壁应变数据进行实时采集,得到罐壁轴向应力以及环向应力在储罐实验装置上的分布,考虑储罐不均匀沉降引起的罐壁变形等因素,建立试验储罐壳体有限元模型,实验结果与有限元模型模拟结果进行对比分析表明,复杂载荷下的罐体有限元模型符合要求,罐壁应力监测可发挥实时预警作用。（3）建立多因素耦合的储罐神经网络风险预警指标体系,考虑单因素预警标准及规范,提出基于实时监测数据的多因素耦合预警指标方法,建立预警指标体系,使用BP神经网络搭建多因素预警模型,通过专家打分法对典型的工况进行预警等级打分,并将完成分级后的工况作为训练组带入神经网络模型,训练完成后对预警模型结果进行验证。