近年来,随着海底油气管道服役时间的增长,管道内腐蚀泄露问题日益凸显,已严重威胁到管道的安全运营以及海洋的生态稳定。如何对海底油气管道内腐蚀进行合理的预测,准确判定海底油气管道腐蚀敏感区域是油气田正常运行和发挥经济利益的迫切需要。本文从系统工程安全角度着眼,引入智能学习算法用于对海底油气管道内腐蚀速率预测研究,以期改善日趋严峻的海底油气管道内腐蚀形势,促进企业安全生产和管理水平的提升。立足于现阶段海洋油气资源开发现状,首先通过大量阅读国内外文献资料和相关油气管道运行资料掌握海底油气管道特点及腐蚀作用机理;其次依据指标选取原则以及内腐蚀速率影响因素建立初级内腐蚀速率预测指标体系,采用熵权灰色关联法对影响因素指标进行关联度排序,并依托核主成分分析法筛选出腐蚀主因素指标以实现腐蚀预测指标体系优化;然后将优化后的腐蚀速率预测指标体系内的数据作为训练集,引入机器学习中的径向基神经网络算法、支持向量机算法和随机森林回归算法构建内腐蚀速率预测模型以探索其在海底油气管道腐蚀研究中的适用性;最后对南海某油田SP74-FPSO管段CO₂腐蚀管道进行应用分析。结果得到优化的内腐蚀速率预测指标体系:CO₂分压、CO₂浓度、温度、pH和介质流速。同时,所构建的三种海底油气管道内腐蚀速率预测模型的预测精度都达到了85%以上,验证了这三种智能学习算法在海底油气管道腐蚀速率建模预测中良好的应用能力,其中的随机森林回归腐蚀预测模型的均方根误差和拟合优度分别为3.59%,0.9746,预测效果优于径向基神经网络模型和支持向量机模型,在预测精度和鲁棒性方面突显优势。因时间和学术水平的限制,该课题研究将存在一定的局限性,探究更为完善的内腐蚀速率预测指标体系以及提高现有模型的预测性能是后续研究的重点。