作为石油与天然气的主要运输方式,管道在国计民生和经济发展中有着至关重要的作用。然而随着服役时间的增加,管道由于腐蚀、磨损等原因可能产生破坏;还有部分管道铺设在软土、采空区等容易发生地表位移的区域,这样由于地基沉降而使管道发生破坏,因此有必要对服役中的油气管道实施在线监测,并基于大量监测数据预测其发展趋势,进而评价其安全状况。本文基于实验室管道几何相似模型,利用Abaqus软件模拟分别得到管道在正常工况下和六种不同地基沉降工况下的应力分布情况;通过有限元分析得到管道应力最大值及其分布位置,同时得到最大等效应力随着沉降量的变化规律,进而确定对沉降敏感的应力监测部位,为后文的管道在线监测提供参考依据。基于有限元分析结果,在应力敏感部位分别布置振弦传感器和直角电阻应变片,并与DT85智能数据采集器和采集器自带的基于浏览器的d EX内置软件组成管道应力在线监测系统。通过调节管道模型底部的升降支架,完成不同地基沉降工况下的在线应力监测试验,导出监测数据并与有限元模拟结果进行对比分析。利用管道应力监测系统获得的历史数据,选取第一种工况下的监测数据为例,分别利用GM(1,1)灰色模型、BP神经网络以及组合模型实现了管道监测部位的应力预测,并分析了三种方法的预测精度。在此基础上提出了基于休哈特控制图的应力异常预警方法,为管道的在线安全评价提供技术指导。由于深度学习具有从更深层次挖掘数据特征和规律的优势,将长短期记忆网络引入到在役管道的应力安全评估中。长短期记忆网络模型考虑了时间相关性的影响,预测结果比传统的BP神经网络更接近于实际值;提出基于指数加权移动平均控制图进行应力异常的预警技术,该方法比休哈特控制图对异常更敏感,适合于发现小偏移异常数据的监测。