二氧化碳驱采油是近年来国内油田常用的提高采收率技术,然而随之产生的CO2腐蚀问题制约了CO2驱油工艺的发展。对于已发生腐蚀的井筒,需要对其进行寿命预测,即需要对腐蚀速率进行预测,目前腐蚀速率预测模型研究不在少数,但大多存在模型单一,泛化性较弱等问题,本文基于机器学习建立的准确度更高适用性更强的自学习腐蚀速率预测模型,对于现场腐蚀速率的监控以及未来人工智能在油田中的应用具有重要的意义。本文使用python语言,基于数据挖掘手段,研究了Ca2+浓度、Mg2+浓度、HCO3-浓度、CO32-浓度、Cl-浓度、p H值、温度、材质等参数对井筒腐蚀的影响,利用相关系数矩阵研究了各影响因素之间的独立性,以及对井筒腐蚀的影响程度,在对数据进行特征编码以及标准化处理等特征工程手段的基础上,建立了岭回归、Lasso、弹性网络、支持向量机、梯度提升、XGBoost等多种机器学习回归模型,通过k折交叉验证对模型超参数进行调优。最后基于调优后的模型搭建了两层的多算法融合的学习器,结果表明,它与支持向量机等单一的模型相比,准确度更高,稳定性和泛化能力更强。在理论研究的基础上,结合python语言,Scikit-learn模块以及界面应用程序工具包Py Qt5,编制了自学习腐蚀速率预测软件,在油田进行了现场应用,软件操作简单,使用方便,具有一定的推广应用价值。