本文以尕斯油田地面工程水系统为技术背景，对油田水介质中碳钢材料的腐蚀性预测进行了研究，并初步探讨了碳钢材料在油田水介质中的腐蚀机理以及缓蚀剂应用机理。采用尕斯油田现场试验与实验室仿真模拟试验对影响油田水介质腐蚀的九种因素进行了研究，通过人工神经网络技术，建立了预测油田水介质腐蚀速度的方法，利用电化学技术初步探讨了碳钢在油田模拟水溶液中的腐蚀机理，合成了一种水溶性的咪唑啉衍生物缓蚀剂，并通过电化学技术研究了其腐蚀机理。　　 尕斯油田联合站与注水站现场工矿条件与工艺参数测量结果表明，尕斯油田水介质具有高矿化度、高Cl-含量、含CO2腐蚀性气体、高SRB含量等特点，根据现场工矿条件与工艺参数，在实验室建立了仿真模拟腐蚀试验装置，并根据尕斯油田水介质离子含量分析结果在实验室配置了模拟水溶液。　　 现场和实验室模拟试验结果均表明，碳钢的腐蚀速度随时间逐渐降低，对腐蚀速度时间曲线进行拟合，得到了碳钢的长周期腐蚀稳定腐蚀速度，该值更能代表材料在实际工况条件下的平均腐蚀速度。　　 初步探讨了实验室内得到的模拟水溶液中碳钢腐蚀速度与9钟腐蚀影响因素之间的关系。溶解氧含量线性增大；当温度增加的时候，由于金属表面产物膜性质的改变，使腐蚀速度在65℃左右时出现一个极大值；同样，当Cl-含量增加的时候，碳钢的腐蚀速度在30～40g/L时出现极大值；　　 通过实验室内仿真模拟试验积累的各影响因素与腐蚀速度的关系，利用BP人工神经网络技术对数据进行学习和训练，将数据划分为两类，一类为训练数据集，另一类为验证数据集，用以验证网络的鲁棒性和泛化能力。通过不断调整网络结构和训练算法，最终得到训练精度高，泛化能力强的网络，可以精确表达九种影响因素与腐蚀速度之间的非线性映射关系。对尕斯油田现场准静态试验结果与实际管道取样腐蚀速度结果对得到的网络进行了验证，证明网络可以较为准确的对油田水介质腐蚀性进行预测。　　 利用电化学测试技术，对模拟油田水溶液中CO2腐蚀过程进行了初步研究，结果发现，腐蚀的过程状态变量为电极电位与腐蚀产物膜的覆盖率，随腐蚀过程的进行，电极过程中电子转移步骤的阻力线性增加，生成FeCO3腐蚀产物膜的电极反应阻力逐渐增加，生成腐蚀膜的速率逐渐降低。　　 实验室合成了一种水溶性咪唑啉型缓蚀剂，并利用电化学方法对缓蚀剂的性能和缓蚀机理进行了初步研究，结果表明，随着温度的增加，缓蚀剂的脱附电位逐渐降低。65℃以下时，随着温度的增加，缓蚀剂膜的电容与电阻逐渐降低，进一步说明缓蚀剂的脱附作用增强，成膜的缺陷增加，缓蚀效率略有降低，65℃时由于金属基体表面沉积较为致密的FeCO3产物，导致缓蚀剂膜电容与电阻大大增加。缓蚀效率有所增高。