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摘要
针对元坝高酸性气田地面管道的内腐蚀问题，提出了一种考虑多因素的BP神经网络腐蚀预测模型。该模型以温度、CO2分压、H2S分压、pH值、Cl-含量、总矿化度、液气比、缓蚀剂残余量8类工况数据作为输入量，腐蚀速率作为输出量，通过现场实测获得大量历史样本数据，对BP神经网络进行训练，实现了地面管道的腐蚀速率预测。利用该模型对元坝高酸性气田地面管道各腐蚀因素的重要程度进行评判，结果表明：随机抽取工况参数，模型预测值与实测值的平均绝对误差在10%以内，预测模型具有较高的准确性和可靠性；影响元坝高酸性气田地面管道腐蚀速率的主控因素为H2S分压，CO2分压和缓蚀剂次之。研究成果可为类似气田地面管线的内腐蚀评估提供技术借鉴。
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单位西南石油大学; 油气藏地质及开发工程国家重点实验室
