在共建“一带一路”倡议的引领下,中国企业在海外开展油气合作愈发频繁。为有效保障海外油气田的人员和资产安全、环境和声誉免受负面影响,本文采用层次分析、改进小波算法、背景差分法、卷积神经网络、风险控制成本分析、探测准确度分析和非线性规划等方法,研究了海外油气田遭入侵的风险评价方法与防范技术,实现了入侵探测全覆盖、物防工程纵深布局、应急资源系统整合,并在中东某油田现场开展了实验研究。主要内容如下:建立了适用于海外油气田的入侵风险指标体系,包括一级指标5项,二级指标18项。基于层次分析法,建立了各项指标的敏感度系数。建立了五种评判逻辑,构建了入侵风险等级量化评价方法,并对标国际安保咨询公司的风险数据库进行了结果验证。针对关键的入侵风险指标,研究入侵防范系统技术原理。提出了基于改进小波算法的红外图像增强与去燥方法,对小波低频系数进行直方图均衡增强,对高频系数进行阈值去噪,较好地改善了原始图像的清晰度和对比度;研究了基于背景差分法的运动目标检测算法,采用计算量较小的背景差分算法对监测目标进行定位,提高了运动目标的检测能力;研究了基于深度学习的目标识别方法,采用Matlab卷积神经网络工具箱中预先训练好的Alexnet Model深度学习模型对监测到的目标进行分类识别。分析正面入侵和侧面入侵防范的风险概率、工程造价及风险控制成本,实现了入侵防范系统优化研究。基于红外智能探测技术,提出红外热像仪双向交叉布局方案和探测准确度分析方法,并开展应用基础和现场实验研究。结果表明:基于14个红外热像仪的双向交叉布局实现了周界入侵探测的全覆盖,探测率达到100%,超过90%的测试点的报警正确率高于90%,最佳探测距离为175.72m。实验现场入侵目标的红外图像采集及处理达到了高效检测和识别的研究目标。基于纵深物防和快速响应技术,针对侧面入侵和正面入侵风险,差别化地研究纵深防护的物防工程,实现入侵延迟;基于人机工程原理,研究实现应急监控中心非线性规划;基于INC-MOD-MOS三维架构管理应急武装,研究实现快速应急响应。实验现场达到了入侵延迟与快速应急响应的研究目标。