燃气管线长年埋置在地下，不可避免地遭受腐蚀，特别是随着其服役时间的增加，管线的腐蚀情况越来越严重，这给埋地燃气管理部门的生产安全和经济效益带来严重的影响。为确保埋地燃气管线安全运行事故的预测能力、实施可靠性管理、推行预知性维修决策、避免盲目更换，开展对燃气管线腐蚀机理和寿命预测的研究，具有十分重要的意义。本文以贵阳市埋地燃气管线为研究对象，所做的主要工作和得出的主要结论包括： 　　1、在广泛收集国内外资料和现场调研的基础上，针对埋地燃气管线的实际工况，选取了贵阳市典型腐蚀性土壤，进行传统的现场埋片实验，采用扫描电镜SEM、能谱分析EDX等表面分析技术，对管线的腐蚀特点、类型、因素及机理进行全面深入地分析。研究表明：A3钢在土壤中的腐蚀形态可分为均匀腐蚀和局部腐蚀；土壤介质是决定腐蚀形式和速率的关键因素，焊缝及其材料本身的表面处理对腐蚀速率的影响不大；微生物腐蚀，特别是硫酸盐还原菌SRB腐蚀，是影响腐蚀速率的重要因素；对土壤腐蚀性评定结果由强到弱顺序为：3＃＞1＃＞2＃。 2、在室内，对不同含水量土壤和土壤浸出液，运用自腐蚀电位、极化曲线、阻抗谱EIS一系列的电化学实验方法，对A3钢电化学腐蚀行为进行分析，确定了其平均腐蚀速率；采用SEM、EDX等表面分析技术，对试件表面的腐蚀形貌进行分析，探讨了管线在土壤中的腐蚀机理，找出了影响埋地燃气管线腐蚀的主要因素，为埋地燃气管线剩余寿命的预测，提供了实验数据。研究表明：含水量是决定A3钢腐蚀速率的重要因素，当含水量为25％时腐蚀速率达到最大值；A3钢在土壤电化学腐蚀中，阴极极化过程比阳极极化过程强，特别是在含水量适中的土壤中更加明显；在PH值较低的土壤环境中，阴极过程受析氢控制较为明显；在实验周期内，A3钢腐蚀速率初期较大，当腐蚀进行12天后速率趋于稳定；土壤浸出液可以很好的反映土壤的腐蚀性，在含水量为25％时的腐蚀速率为浸出液的2～2.5倍。 3、针对目前腐蚀剩余寿命预测方法的不足，本文提出了将BP人工神经网络应用于管线腐蚀剩余寿命的预测，建立了剩余寿命预测的BP人工神经网络模型，研究了A3钢在土壤中的腐蚀速率与土壤理化性质之间的量化关系，分析了腐蚀速率随着相关理化性质变化的动态规律。研究表明：将BP人工神经网络应用于管道腐蚀剩余寿命预测是可行的，该技术能够很好地描述土壤理化性质与管道腐蚀速率之间的量化关系；运用BP人工神经网络，采用SO42-含量、CL-含量、含气率、孔隙含水率、Eh7、可溶盐、土壤含水率、PH值、SRB比值、电阻率这10个土壤理化性质因素可以很好地预测管道的腐蚀速率：这些单因素因子与土壤腐蚀速率均呈复杂非线性关系，其中腐蚀速率随SRB比值增大而减小。4、在对腐蚀速率研究的基础上，建立了腐蚀剩余寿命预测模型；在对BP人工神经网络研究的基础上，利用现场测的腐蚀数据，建立了人工神经网络腐蚀剩余寿命模型。研究表明：利用现场实测数据建立的腐蚀剩余寿命预测模型，能很好地预测寿命，用BP人工神经网络预测腐蚀剩余寿命是一种简单、可行的方法。