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过去几年，原油中的CO2的腐蚀作用备受关注。这是因为它在预测腐蚀率方面具有重要的作用。但由于原油的复杂性和多变性，使得它的作用很难进行模拟，它们不仅影响着润湿性参数而且影响着地层水体的腐蚀特性。本文的研究对人工神经网络（ANN）的实用性进行了评价。ANN用来预测原油中的抗腐蚀剂，在以前有关原油保护研究中发现原油中各组分及元素有着不同的功能，这些组分为氮、硫、胶质、沥青、酸以及镍和钒等。研究发现ANN是一种有效的工具，它的有效性是以大量的数据知识经验为基础的。