随着国内经济不断发展,国外局势日趋紧张,对石油的需求逐年增加。石油作为重要的战略储备物资,我国建立大量储罐群进行存储。但由于电化学和化学腐蚀,储罐底部容易产生腐蚀和裂纹,如果疏于管理,容易造成石油泄漏的严重后果,因此需要对储罐进行定期检测和修复。声发射检测凭借能在线监测的优势,避免了开罐停运带来的经济损失,同时具有检测效率高、检测可靠性强的优点,使声发射检测得到广泛应用。然而储罐底板的腐蚀情况十分复杂,对储罐底板腐蚀声发射源的识别是对腐蚀状态评估可靠性的根本保障。本文主要针储罐底板腐蚀状态识别问题做了以下研究内容:（1）研究储罐底板的腐蚀机理,分析析氢腐蚀和吸氧腐蚀的不同,探究析氢腐蚀和吸氧腐蚀中声发射信号来源以及阴极和阳极反应过程。（2）利用公式推导得出气泡破裂声发射源的强度表达式,以及阴极氢气泡的波特性。研究钢板的塑性变形和应力腐蚀开裂机制,得出声发射计数率与裂纹扩展速率关系的表达式。（3）设计液体中腐蚀实验,对比硫酸铜溶液和稀盐酸溶液的实验过程和结果,并利用声发射特性参数进行分析,同时设计进行了储罐加压开裂和裂纹扩展两个应力腐蚀实验,为后续进行储罐底板腐蚀识别打下基础。（4）利用EMD分解法进行腐蚀信号特征提取,并引入EMD能量法提取信号能量域信息,推导并计算出归一化特征能量与能量熵,利用小波能量法作对比分析,对仿真信号进行能量特征提取,验证了EMD能量法的有效性。（5）通过波形分析对声发射源进行了初步识别,同时将声发射特性参数和EMD能量熵系数结合,同时引入动量学习率对BP神经网络进行改进,创建加强型BP神经网络,通过对识别结果的混淆矩阵分析,证明了该方法对罐底腐蚀声发射源识别的可靠性与有效性。