油管柱腐蚀是影响石油开采时间成本以及物资成本的一个重要因素。油管柱腐蚀会降低油管柱的工作寿命,降低石油开采效率。如何准确预测工作环境中油管柱腐蚀速率,更换与维护油管柱从而降低石油开采的时间与物资成本,是石油开采行业的一个重要问题。如果能从大量的油管柱腐蚀试验数据中发现出油管柱的腐蚀规律,可以减少大量人力物力资源的消耗。由于目前在油管柱腐蚀预测领域上对腐蚀数据的处理大多数使用传统的方法,分析维度低,大量腐蚀数据的信息没有得到有效的利用。本文引入数据挖掘技术,利用这一技术提取腐蚀数据的有效信息。本文首先对油管柱腐蚀预警问题进行分析,总结油管柱腐蚀预警特征,然后对油管柱腐蚀预警需要解决的问题进行分析,总结出解决油管柱腐蚀预警问题至少需要满足要求,在此基础上,提出运用数据挖掘技术解决油管柱腐蚀预警问题的方法。方法的基本思想是通过数据挖掘方法分析油管柱腐蚀试验数据,得出腐蚀规律,在使用中把油管柱工作环境参数传递给腐蚀规律,计算腐蚀速率,及时反馈给管理人员。本文分别将朴素贝叶斯算法,贝叶斯网络算法等贝叶斯算法,C4.5算法,随机森林算法等决策树算法,以及人工神经网络算法应用于油管柱腐蚀规律发现,预测和预测模型的创建,并对其效果进行分析。分析结果显示,基于人工神经网络算法的数据挖掘方法更适合解决油管柱腐蚀预警问题。本文对数据挖掘技术中的人工神经网络算法进行了详细的研究,分析其预测模型建立以及训练过程,得出人工神经网络对任意函数有很好的逼近能力,通过调整优化参数可以很好地应用在油管柱腐蚀试验数据挖掘中。本文将人工神经网络算法应用到油管柱腐蚀预警数据挖掘程序中。油管柱腐蚀预警数据挖掘程序是油管柱腐蚀预警系统的预测模块,通过对油管柱腐蚀数据进行分析并处理,建立预测模型并对需要预测的环境条件进行油管柱腐蚀速率预测。本文基于数据挖掘技术与Weka工具使用人工神经网络模型对油管柱腐蚀预测数据挖掘程序进行开发,利用Tomcat,Maven和Nexus工具,对其Web程序进行开发。为验证研究成果的可行性与有效性,本文设计并开发了一个基于数据挖掘的油管柱腐蚀预测程序,介绍了系统的架构设计、流程设计、程序设计和关键代码实现。应用效果表明,本文提出的数据挖掘技术Web技术解决油管柱腐蚀预警问题的方法是可行有效的。