海底管道内壁腐蚀的不断发展最终会导致油气资源泄漏,给经济和社会造成巨大的损害。但频繁地对管道进行检测和维修必然消耗很多不必要的费用,因此对管道腐蚀趋势和失效概率进行精确预测并以此作为制定维修计划的依据成为石油天然气公司的迫切需要。本文以海底管道内壁腐蚀缺陷为研究对象,对腐蚀趋势预测模型和腐蚀损伤评估方法展开研究,主要研究工作和结论如下。(1)针对管道腐蚀增长具有随机性,检测得到的腐蚀深度序列增长速率存在波动性的特点,本文提出了一种新的基于三次指数平滑方法的腐蚀深度预测模型,并利用遗传算法确定模型最优的平滑初值与平滑系数。该模型能够利用历史数据序列对未来的腐蚀趋势进行预测,并且会随着数据序列的变化趋势做出相应的调整。通过实例验证并与传统的腐蚀深度预测灰色GM(1,1)模型进行对比分析,结果表明新提出的方法更适合预测不光滑的腐蚀深度增长序列,能够弥补传统预测模型的不足之处。(2)针对管道腐蚀速率与环境因素之间存在复杂的非线性关系,单一预测模型存在预测精确度低和稳定性差的问题,基于集成学习的思想,本文在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行参数寻优。利用某输油管道的实测腐蚀数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果进行比较。实例验证表明梯度提升决策树模型具有更高的预测精度和泛化能力,并且该模型具有可解释性强的优点,可为将来的管道腐蚀速率预测提供一种更加实用的新方法。(3)针对腐蚀缺陷、管道尺寸和材料特性等参数总是包含某种程度的不确定性,传统确定性评估模型的计算结果具有保守性的缺点,本文依据马尔科夫链理论和可靠性理论建立更符合实际的腐蚀失效概率模型,并进行了参数数敏感性分析。结果表明径向腐蚀速率是影响管道失效最主要的因素。最后基于腐蚀管道剩余壁厚和剩余强度建立了两级腐蚀损伤评估和剩余寿命预测体系,可为管道的完整性管理提供有力工具。(4)根据以上的模型研究,利用C#编程语言在Microsoft Visual Studio平台上开发了一套海底管道内壁腐蚀预测与评估软件,并利用已有数据集对软件进行了功能性测试。测试结果表明,该软件满足设计需求,能够根据所选模型和采集到的的腐蚀管道数据进行腐蚀预测与评估,可为管道评价人员提供一个方便的工作平台并提高工作效率。