当前长输油气管道主要通过SCADA系统实现远程调控,随着建成投产的管道越来越多,调控风险逐渐增大,日常管理难度随之增加。因此,亟需在管道运行参数预测、工况智能识别等智能化研究方面开展工作,降低管理人员的工作强度,提升异常工况的应急处置效率,优化中控和站场人员配置,有效推动管道区域化管理工作,为长输油气管道安全优化运行和智能化控制奠定基础。目前针对长输油气管道智能化研究较少,未形成一定的研究体系,研究方法多基于传统理论公式,研究成果不利于管道大数据平台应用与智能化控制的实施。本文针对长输原油管道油温预测、管道标准摩阻预测和工况智能识别等业务需求,结合大数据挖掘算法以及未来管道智能化应用选题立意,进行探索研究。针对长输原油管道生产过程中油温采用理论公式计算与实际生产数据偏差大,影响因素难以确定,仿真软件模型人工校正工作量大、缺乏自适应能力等问题,提出了将油温分为稳态和非稳态两个方面研究。针对管道下游进站油温预测的影响因素复杂,提出了利用灰色关联法和相关性公式计算法,计算获得下游进站油温的影响因素及各参数的相关度,从而确定油温预测模型的输入参数。根据稳态油温的时序性特点,提出了基于BP-ARMA（Back Propagation,Autoregressive moving average model）融合和阈值优化的稳态油温预测方法,并使用SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统实际生产数据训练、测试模型,经验证预测结果误差绝对值均小于0.5℃,满足实际生产业务需求。针对加热炉启停下游进站油温的趋势特点,提出了基于seq2seq（sequence 2sequence）模型的非稳态油温预测方法,将上下游站场油温的非稳态变化趋势转化为两个对应的序列。经实际生产数据训练、测试后,该算法可有效预测上游站场启停炉,冷热油到达下游站场的油温变化趋势,初步达到准实时、自适应的能力。长输加热原油管道的油品粘度与油品温度和流量（剪切力）相关,实际生产过程中由于管道沿线油温的非线性变化,导致油品的粘度未知,从而存在难以对管道结蜡层进行有效评估等实际生产问题。通过分析HY原油管道清管后一段时间（7天）单位摩阻的水力特点,提出了管道标准摩阻概念。根据摩阻与其他参数的映射关系特点,提出利用思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）优化提升BP神经网络,建立MEABP管道标准摩阻预测模型。将MEA-BP模型、稳态油温预测模型应用于管道清管周期预测,实现了根据当前运行工况动态预测经济性清管周期的目标,结合摩阻数据库阈值设定,指导管道清管作业。将长输原油管道工况研究分为工况检测和工况识别两个过程。根据管道压力参数的数据特点,研究利用LSTM（Long Short-Term Memory）模型重建参数,并与实际参数对比,设定误差阈值实现工况检测。针对LSTM模型信息丢失导致解码准确度下降等问题,提出了利用注意力机制提升模型准确性的方法,经验证该方法可有效提升工况检测模型的准确性和效率。根据长输原油管道SCADA系统状态量和模拟量的数据特点,提出了从两个方面建立工况智能识别模型,一是研究管道SCADA系统的泵、阀门、水击保护等设备的状态量和报警信息,结合业务专家对工况的分析判断流程,建立工况识别决策树模型;二是将工况发生后的压力、流量等数据,转化成图像矩阵,将工况识别的分类问题转化为图像识别问题,并利用深度学习的VGG-16（Visual Geometry Group）网络结构建立工况智能识别模型。根据实际生产过程对于工况识别的实时性要求,研究构建了两种模型在实际生产中的数据访问、连续判别及报警机制,探索了模型在线应用的可行性。利用大数据挖掘算法实现了管道油温预测、标准摩阻预测及工况智能识别等业务需求,构建了长输原油管道安全优化与工况智能识别的闭环运行架构,解决了目前生产中油温预测偏差大,管道结蜡层评估难度大,工况智能识别的研究单一、实用性差等问题,有效提升管道的安全管控水平,为未来管道智能化建设奠定基础。