管道沉降的定量与风险管控研究是管道完整性的研究重点与难点。管道由外因导致的沉降是当前研究的前沿,也是石油及天然气工业一直探讨的热点领域。本文利用站场及管道基本资料,采用“FLAC^3D、ANSYS有限元分析、BP神经网络”的建模及评估方法,建立了可以对管道进行风险评估及预测的模型,并总结了不同的工况下的类型及特征,同时提出相应的建议。最后对几种所建立的模型进行评估,找出对管道沉降产生较大影响的因素以及载荷及坠落物的最大限值。最终在模拟及评估完成后采用现场实验方式进行验证,对模型的准确性以及结果的可靠度进行再次验证。本文深入研究中发现:1)管道的沉降变形与周围土层的弹性模量密切相关,且近似呈现出反比例关系,土体弹性模量越大,管道最大应力和最大沉降量均减小,变化为非线性;2)当堆土高度较小时,仅增加上部堆载,管道的最大拉应力和最大沉降均近似成线性比例增大。随着堆土高度的增大,堆土对管道变形的线性效应减弱;3)管道在坠落物的冲击作用下,坠落物的最大冲击力对管道和土层造成影响,并提出了冲击力、应力等所需的计算模型。管道在坠落物冲击的过程中会随着土体剪切模量和泊松比的增加,产生管道最大Mises应力,进而降低一定的冲击力破坏性;4)管道周围土壤塌陷处的管道应力远大于未塌陷处的管道应力,在一定工况下可增加幅值71MPa,极大地增加了管道风险;5)基于神经网络模型,针对ANASYS和FLAC^3D两种数值计算结果训练建立对应的神经网络架构,得出管道的应力特征和其管道、土壤、堆载、布置方式等载荷呈现非线性关系,并通过神经网络机器学习拟合这种非线性关系。本文进一步开展了油气管道沉降监测试验,建立了管道地质灾害监测系统,实现了基于物联网的静载荷、坠落物等动载荷影响的管道力学特征实时数据采集,并与理论模型相比较,验证了模型的准确性。