针对长距离输油管道混油界面跟踪难题，提出基于BP神经网络的混油界面跟踪方案，构建高效、准确的混油界面跟踪模型，通过历史数据对模型进行训练，优化模型的结构和参数，提高其对混油界面复杂非线性关系的学习和映射能力。以国内某输油管道为例进行了模型验证，结果表明所建模型对混油界面到站时间、混油界面位置和混油长度预测效果较好，且在跟踪精度和工况适应性方面具有显著优势。