随着经济社会的不断发展,油气资源的需求不断增加,油田开发建设的规模和速度在扩大,油田工业的发展受到重视。长距离输油管道是油田工业中的重要环节,承担着大量的运输任务,在经济发展中发挥着重要作用。因此,定期对石油管道进行无损检测已引起世界范围的高度重视。传统的超声波无损检测,因为其检测设备局限,在温差变化或者振动工况环境中测试不稳定且会带来测量精度误差,因此,误差补偿防振动超声波实时测厚成为了一种有效的解决方法。本文基于超声波脉冲反射检测原理,对在役石油管道进行长期腐蚀监测研究。首先设计了系统整体方案和算法架构,为实现系统的误差补偿和防振动目标,本文运用了基于神经网络的误差补偿模型、线性回归误差补偿模型和设计了防振动超声波探头夹持装置模型。系统由现场层、传输层和用户层组成,其中现场层的防爆机箱系统内含有控制主板和超声波收发电路,是以ARM芯片S3C2440和FPGA芯片为核心设计的多通道超声波自动监测终端硬件电路,以此完成超声波信号的激发、采集和处理。温度变化导致的声速变化采用神经网络和线性回归补偿模型,通过实验验证了测量精度误差。针对现场环境振动导致采集不稳定问题,设计了针对机械的防振动模型,该机械方案是在超声探头背面放置防振动弹簧,外层套密封圆柱,做到了密封性和防振动效果。通过在实验室搭建调试平台,完成了对超声测厚系统的软硬件调试。通过石油管道切片式样品和标准试块CSK-IIA的实验测试,结果表明超声测厚系统能够准确测量厚度,并且在温度变化干扰下,声速根据算法自适应调整,满足测厚精度要求。最后在垂直振动台上进行现场模拟实验,测试了多组不同频率振动数据,验证了误差范围,为在役石油管道腐蚀监测提供了研究支撑。