海洋腐蚀是海洋开发所必须面临和解决的问题。研究海水环境中常用钢材的腐蚀特征并预测其腐蚀速度，对海洋工程的设计，施工和运行都有重要的意义。本论文研究了3C、A3、16Mn、10MnPNbRe、10CrMoAl、D36等常用海洋工程用钢在不同海水环境参数下的腐蚀行为特征，分析了海洋腐蚀速度与海洋环境状态相关性，不同方法测定腐蚀速度数值间的差异及其原因，以及腐蚀预测可行性，进而采用复杂数据处理技术建立了海洋工程钢材海水腐蚀预测模型，并用计算机软件技术实现了海洋工程钢材的腐蚀速度的预测。研究发现，10CrMoAl腐蚀产物的晶形基本全为FeO(OH)，只有很少的Fe3O4晶形，这是造成了10CrMoAl的腐蚀速度明显大于其它钢材的原因；由于实验条件的限制，室内实验得出的数据、反映的腐蚀规律与实海实验有一定的差别。钢材所含合金元素中，元素Si、C、Mn、Cr、Co、Al对腐蚀速度的影响相对显著，元素Cu、W、V、Mo、Nb对腐蚀速度的影响相对较弱，这一结论与10CrMoAl的腐蚀速度大于其它钢材的实验结果相符。确定了“环境参数—腐蚀速度”对应数据中的海水环境参数组之后，进行多达十数万组腐蚀数据测定、对比和分析，取得了大量与海洋环境状态相关的6种海洋工程钢材的腐蚀速度。研究发现所采用的海水环境参数之间存在强烈的相互作用，很难被分离成独立变量或转换成另外的参数变量形式建立模型，必须同时考虑全部环境参数变量建立模型。这是很难用解析方法完成的，必须采用复杂数据处理技术建立模型。为此，结合灰关联度分析技术、人工神经网络技术和数据库技术建立了海洋工程材料海水腐蚀预测模型，并采用计算机软件技术加以实现。与实测结果相比，预测数据偏差不超过15%，并同时实现海洋环境腐蚀性评价，海洋环境腐蚀等级、长期腐蚀能力、海域腐蚀能力、季节腐蚀能力、深度腐蚀能力等腐蚀速度和海水腐蚀性的评价和预测。