石油套管在石油天然气开采过程中有着重要的作用,但是由于油套管的工作环境十分恶劣,极易发生金属腐蚀,从而导致在开采中资源的浪费与环境的污染。本文通过以长北腐蚀井筒为研究对象,通过BP人工神经网络预测其油套管腐蚀速率,以及利用有限元模型精确计算出未来腐蚀余量,而后结合油气管道剩余寿命评价方法对在役管道进行腐蚀缺陷评价。本文主要取得的成果为:（1）油套管管柱的主要失效形式包括管体变形、管体破裂和错断、腐蚀穿孔、螺纹破坏以及管体磨损等。油套管管柱失效主要是由油套管工作环境（各种腐蚀介质）造成的,此外油套管本身存在轧制缺陷（氧化物杂质、金属氧化物等）也会加速油套管的腐蚀。（2）由于本研究把二氧化碳分压、硫化氢分压、氯离子浓度、钙镁离子浓度、流速和温度等作为输入参数,把气井油套管腐蚀速率作为输出结果,故该预测模型最终采用Neuro Solutions 7.1.0.0软件建立基于LM算法的6-13-1网络结构进行后续的训练、测试和验证,并分别设定它的学习率和目标误差分别为0.05、0.01。（3）本研究分别针对长北TPO井、双分支水平井和长北二期直井采集不同工况下的有效样本数据各50组,其中,第1～25组随机数据用于输入气井油套管腐蚀预测模型进行训练,而第26～50组随机数据作为验证和测试样本不参加训练。当气井油套管腐蚀预测模型经过反复训练满足指定的容许收敛误差限后,将第26～40组随机数据输入训练好的人工神经网络来验证腐蚀速率预测模型的准确性与可靠性,若其仍然满足容许收敛误差限的相关要求,则继续将第41～50组随机数据输入气井油套管腐蚀预测模型进行测试,最后比较模型预测结果与实际测试结果。（4）对于长北TPO井、双分支水平井和长北二期直井来说,当预测模型的迭代次数达到1710次、1480次和1720次后,它们的均方误差变为0.0099、0.0096、0.0099,均小于0.01这一允许收敛误差限,预测值和期望值近似呈线性,在训练阶段、验证阶段与测试阶段线性拟合的决定系数分别为0.978、0.980、0.950,0.940、0.939、0.974,0.898、0.915、0.918,预测值和期望值具有较高的相关性。（5）在基于有限元的含缺陷腐蚀管道模型的构建中,通过不断削减管道的壁厚来计算其工作应力的大小变化,最后经模拟得出管道未来腐蚀余量为2mm。（6）为了进一步对含腐蚀缺陷的油管柱进行服役安全评价,本研究通过现场采集的相关腐蚀数据,利用气井油套管腐蚀预测模型对气井油套管腐蚀速率进行了系统预测,并根据管道公称壁厚、管道服役年限以及气井油套管腐蚀速率得到预测的管道剩余壁厚。（7）对气井油套管道腐蚀缺陷进行安全评价,本文通过现场采集的相关腐蚀数据,利用气井油套管腐蚀预测模型对一些代表性的含腐蚀缺陷油管柱进行了系统预测,对上述管道进行了腐蚀缺陷评价。从开发出的429条管线中进行风险验证,其中有20条管线均有失效风险,与腐蚀评价结果一致,这表明此预测模型有较高的准确性,可以为石油天然气开采行业带来指导作用。