成品油管道顺序输送中,相邻批次油品经过首站切换产生混油段,经沿程发展和过站发展形成大量混油,其过程中受到管道参数、油品物性和运行参数等诸多因素的直接影响。准确预测到站混油浓度分布,能在保障油品质量安全的基础上减少混油切割损失。本文广泛结合管道在线数据,利用数值模拟和数据统计,对沿程混油和过站混油发展展开研究。首先本文介绍和比较了不同混油计算模型的优劣,认为一维混油对流扩散模型在中长距离管道混油计算中潜力较大。基于一维模型,在时步更新扩散系数K的基础上,考虑了前后油品物性差异,耦合了初始混油分布、输量变化、沿程油温变化、管道参数变化等因素,一定程度上实现了对真实成品油管道批次混油界面浓度分布的精准预测。其次,利用动网格技术对计算模型进行加速优化,提高了其应用于真实管道中的计算效率。本文通过收集、处理、分析国内多条成品油管道混油相关数据,分析总结了影响沿程混油的主要因素和影响规律。提出了两种量化混油分布的方法:一是通过二次线性插值降维得到五个浓度点横坐标（浓度五分法）,二是在既定浓度范围内利用S-Weibull函数拟合变形后得到关键参数（拐点坐标）。然后基于浓度分布五分法和衍生大数据集,利用多层BP神经网络技术建立了到站混油浓度分布预测模型,一定程度上建立起混油关键影响因素和到站混油分布结果的映射关系,结果表明该智能算法误差小、泛化性强,但依赖于一定样本数据量,具有一定的工程借鉴意义。最后,本文以港枣成品油管道进、出站超声波流量计为研究基础,提出了一种利用混油声速曲线变化研究过站混油发展的方法。经过数据统计分析,探究得到了混油段发展程度、过站输量、输送顺序与过站混油增量的对应关系,对未来站场设计、施工有一定指导意义,并为未来研究和量化过站混油提供了新思路。此外,本文以港枣线为例,分析总结了站内流程安装和操作上不合理的问题,提出了具体改造意见。