海底管道是海洋油气田开发设施的重要组成部分,是海洋油气资源集输的主要手段。随着运输条件的变化和使用寿命的延长,海底管道内腐蚀引起的腐蚀穿孔风险越来越严重,由此造成巨大的安全隐患和经济损失。腐蚀风险评估和预测是避免油气田管道和设施发生腐蚀泄漏,保证安全运行,节约成本的有效措施。传统的半经验预测模型因其自身的局限性,难以适应高维数据结构和复杂的油气田现场工况。对此,本文整体基于中海油腐蚀数据库中丰富的腐蚀数据,利用机器学习方法对数据进行挖掘,从而获取其中潜在的知识,预测不同工况环境下的海管内腐蚀程度,并对危险海管进行风险预警,这对海上油气田管道腐蚀防护工作具有重要意义。本文具体研究分为数据整理与清洗、特征缩减与创建、输出参量与算法优化筛选、风险预测与实际验证四个部分。其中,数据整理与清洗方面:本文收集了4处海上油气田（上海、天津、深圳、湛江）多年的海底管道腐蚀相关数据作为研究与仿真数据集,其中数据类型主要分为生产工艺数据（温度、压力、产量等）、输送介质数据（CO2含量、H2S含量、各离子含量等）以及内检测数据（腐蚀坑深度、长度、宽度等）。前三类将作为腐蚀预测模型输入数据源,输出数据从内检测数据中提取。特征缩减与创建方面:本文先通过传统理论计算原位pH值、结垢因子等中间量,以此创建新的特征量;再通过pearson相关性分析、主成分分析、基于随机森林算法的特征重要性分析三种方法对高维特征进行缩减。输出参量与算法优化筛选方面:基于多年积累的内检测数据,初步选取11种输出参量与5种机器学习回归算法,通过交叉验证等方法,最终确定每公里缺陷数量、每公里最大缺陷深度占壁厚百分比作为模型输出量,随机森林算法作为腐蚀风险预测模型算法。风险预测与实际验证方面:通过确定的特征量、输出量及随机森林算法建立腐蚀风险预测模型,选取两条实际海管进行预测,并与各自内检测结果进行对比。结果显示此模型成功对海管Ⅰ与海管Ⅱ每公里缺陷密度及每公里最大缺陷深度占壁厚百分比进行预估,与其真实的内检测结果相符;将多条海管的预测结果进行整理分析,可筛选出腐蚀风险较大的海管,实现腐蚀失效预警,指导油气田现场腐蚀防护措施的实施。