肖雯雯，李 俊，梁婷婷，高思哲，胡艳萍，王 震

(1.中国石化西北油田分公司 新疆 乌鲁木齐 830011；2.中国石化江汉石油工程设计有限公司 湖北 武汉 430073)

0 引 言

塔河油田整体腐蚀介质复杂，具有高H2O、高CO2、高H2S、高Cl-、高矿化度、低pH的“五高一低”特点，极易造成管道腐蚀和穿孔。油气集输管道是油田生产的生命线，一旦管道发生腐蚀穿孔，将会导致原油、天然气漏失，不仅会造成巨大的经济损失和资源浪费，而且还会带来安全和环境污染等一系列安全环保问题。由于管道的风险评估指标具有不确定性和复杂性，在保障现有信息完整性的前提下[1-2]，必须对管道进行较为可靠、详细、全面的风险因素预测与识别。通过优化BP神经网络技术的风险分析智能预测方法识别出目前塔河油田管道腐蚀穿孔泄漏安全风险区域，建立一套适用于塔河油田的腐蚀风险分析智能预测方法，在理论研究的基础上结合实践应用，是对管道风险预测研究领域的一次创新。

1 管道腐蚀风险预测方法

1.1 腐蚀风险预测方法概述

管道腐蚀问题已成为油田的安全环保生产风险隐患，如何在油田管道腐蚀问题中引入风险预测技术是研究的主要目标[3-4]。目前风险预测或评价的方法很多[5]，如以腐蚀速率预测腐蚀风险的方法[6]、以剩余强度为基础的风险预测方法[7]、基于各影响因素和失效后果取权重半定量化的Kent评分法[8]、内腐蚀直接评估法以及考虑管道外腐蚀损伤程度的风险分级法等[9]，不同的方法有不同的理论模型和适用范围，可靠度与经济性也有差别。……