本文主要研究了油田输油浓度的测量方案、算法修正补偿、系统的监控程序和整个系统的整体结构。浓度测量方面,利用了伽马射线的特性,来求的原油的含油率；算法补偿方面,考虑到浓度测量的影响因素,如温度和压力等,提出了利用混沌粒子群-BP神经网络的方法,来对浓度值进行补偿修正；系统设计方面,设计了监控系统的程序和整体结构方案,并对补偿算法的实现,做了深入的研究。最后设计了一套油田输油浓度的实时监控的系统。该系统综合了自动检测技术、分布式信息采集和处理技术、无线通信技术、软件控制以及算法最优化等多方面的知识研究,具有成本低,功耗小,处理速度快等优点,并且在其他相关技术应用领域也有很强的借鉴性。本文主要在输油浓度监控系统的以下几个方面进行了深入的研究和分析：(1)研究了原油对伽马射线同位素的吸收原理特性以及原油的组成成份,根据这些原理和原油的特性研究了一套基于伽马射线同位素的原油含水、含气率的测量方法,用来测量原油中含有的水份、油和气体的含量,以便后面用来计算原油的浓度提供了条件。(2)通过对原油浓度影响因素的分析,提出了一套混沌粒子群-BP神经网络的算法,并用该算法对影响原油浓度的各项因素进行了优化训练。对算法的具体内容进行了详细的研究和分析,最后通过实验给出了合理的训练结果仿真图。(3)研究分析了油田所处的地理环境,并根据环境的特点研究了一套基于MSC1210单片机为核心处理器的分布式集散型的监控系统。监控系统由中转站单元、探测器单元、温度和压力单元四部分组成,每个部分的核心处理器单元都是MSC1210单片机。对各个部分的硬件的选取也都做了深入研究,同时对每个单元的功能和特点也做了详细的分析：包括数据采集电路、看门狗控制电路、显示驱动电路和信息处理无线传输电路的设计。(4)分析研究了监控系统中存在的多种干扰因素,并对相应的干扰给出了合理的软件抗干扰措施和去噪的方法。最后,针对文中监控系统设计原理以及硬件和软件上的发展空间,给出了相应的分析与研究,为以后进一步提高监控系统的研究工作打下了基础。