目前管道运输是石油行业最重要的运输方式,但是过程中会受到各种内部和外部因素的影响,造成损耗,其中最重要的一个就是管道腐蚀造成的穿孔;其后果不仅会造成企业的经济损失,还会造成严重的环境污染甚至事故,因此,管网系统腐蚀防治是油气生产安全稳定运行的重要保障,也能够对管道完整性工作是否满足工程运行的要求进行有效的检验。然而,管道腐蚀防治是一项非常复杂的系统工程,面临内腐蚀实时监测困难、检测成本高、监测数据可靠性差等难点,不能实现有效的防控穿孔、防控隐患。为降低管道腐蚀穿孔频次,增强输油管道安全运行,本研究首先利用灰色关联度分析算法,得出了影响腐蚀的13项主要因素,以神经网络模型为基础建立了适用于生产环境的输油管道腐蚀预测模型,对其腐蚀情况(包括过程中的速率和最终的程度等)进行预测,同时也证实了钙离子和镁离子对腐蚀抑制的影响。通过以上步骤,构建了一套输油管道腐蚀风险预测系统,实现管网腐蚀的预测预警功能。通过在冀东油田一年的应用,保障了油田的油气生产运行,降低了腐蚀穿孔事故47次,降低管道失效率0.2个百分点,将可能会转变为严重侵蚀点的数量减少了194个,不仅有效降低了检修或者修复的费用,也很好的避免了由管道侵蚀为石油输送带来的损失。