随着陆地能源的不断减少油气资源勘探开发逐渐从陆地转向海洋,海上油田无法在海上对油气资源进行深度处理,所以只能通过混输的方式进行油气资源输送。对于该种形式的多相流管道而言,产生腐蚀问题的干扰因素较多,无法适用于影响因素多且规律不明显的海底管道。陆地管道针对腐蚀速率预测研究的数学统计模型,与海底管道特性的不匹配?因此本次研究针对海底多相流管道特点不同的问题,构建适合海底管道的人工智能算法?本次研究首先对某海域区域的海底管道进行了统计分析,提出目标管道的选择原则,对目前管道的内检测数据和运行监测数据进行了整理分析。利用OLGA软件进行了数值模拟。初步拟合了各影响因素与腐蚀速率的关系,发现单影响因素不能得到合理回归曲线。对管道产生腐蚀类型进行分类,并确定了管道的腐蚀程度。搭建实验用以分析单因素对腐蚀速率倾向的影响,分别实验了温度、流速、CO₂分压、PH值及总压对腐蚀速率的影响。其次,对SVM算法及ABC算法进行了理论分析。针对ABC算法的缺陷提出新的IABC算法,验证了新的IABC算法的优越性。分析IABC-SVM模型应用于海底多相流管道腐蚀速率预测的可行性。与其他算法预测结果进行了对比,IABC-SVM算法模型在预测结果最大误差、平均绝对误差、预测时间等方面都好于使用其它类型的预测类模型对海底管道腐蚀速率进行预测,结论表明,对于海底多相流管道的腐蚀速率预测问题,IABC-SVM算法模型具有很强的可行性及先进性。