国民经济的大发展大繁荣带来各行业能源需求的迅速增长,油气储运业也迎来了重大发展。然而油气属危险商品,容易挥发、燃烧点低且易引发静电,导致油气储运过程中可能发生燃烧、爆炸、泄漏等危险,威胁到周边民众的安全。因此增强对油气储运单位储运设施的监测预警管理,对保障油气储运业安全运营有重要作用。油气储运监测预警数据主要为结构化数据,少量非结构化数据在本文中暂不考虑。因油储企业的危险性、重要性及信息化水平差异性,本文主要研究了中小规模油气储运单位的在线监测预警管理问题。目前油储设施发生的各类安全事故,绝大多数都是由于没有及时发现危险隐患造成。尽管油储单位安装了先进的传感器,能够实现监测数据的实时采集和传输,但传统预警管理方法无法实现对这类监测数据的深入分析处理。因此,即使拥有大量监测数据,依旧不能提早从中预测到可能发生的安全隐患。因此,本文探讨如何快速高效地帮助企业分析处理这类监测大数据,及早发现异常情况,帮助企业消除危险,保证安全运营。首先介绍了油气储运领域目前面临的问题。其次梳理了油气储运领域国内外研究现状,对油气储运设施相关影响因素进行筛选和识别,介绍了油储企业存在的问题。油气储运设施具有多样性,比如静态储罐、运输管道及其它设施,因此以储罐为研究重点。通过文献梳理,确定储罐温度、压力、介质浓度和高低液位可作为主要监测指标。再次,实地调研辽河油田的监测预警现状,运用控制图理论进行大数据筛选,异常数据筛选出来运用概率神经网络进一步深入数据挖掘,从而判断数据背后的问题源,根据数据分类来调用预案,避免灾害的发生。仿真结果表明研究模型具有科学性、有效性和实用性,可应用于企业管理实践。最后,设计开发了油气储运设施在线智能监测预警管理系统,并介绍了该系统与传统预警系统的对接,为油气储运单位开发应用提供思路。