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目前湿气集输工艺得到了广泛的应用,但是随着运行时间的增长,其内腐蚀问题日益严重。目前,多数湿气集输管道材质为20`#钢,其对应的内腐蚀直接评估方法与内腐蚀预测模型适应性和准确度较差,因此,如何有效的针对于20`#钢湿气集输管道建立准确度更高的内腐蚀评估方法是亟需解决的问题。本文针对20`#钢管材与CO2腐蚀环境,根据湿气集气管道的实际运行条件,通过动态模拟实验、腐蚀速率修正模型以及人工神经网络腐蚀速率预测模型研究,建立了 20`#钢的湿气集输管道的内腐蚀速率预测方法,论文的主要研究工作如下:（1）收集并整理了89条湿天然气集气管线的基础资料,对不同气田天然气集气管线的工艺流程的概况和特征进行了全面的分析,并筛选出研究的目标管线与典型工况;（2）通过国内外管道内腐蚀预测方法与模型的对比分析,结合CO2内腐蚀的特点和机理,确定了管道CO2内腐蚀的主要影响因素;针对内腐蚀预测中的经验模型、半经验模型以及机理模型,选择Norsok M506模型、Top of Line腐蚀模型、De Waard模型对实际管道的腐蚀速率进行了预测,与实测数据比较,相应的平均误差大,其适用性较差;（3）针对目标管线的运行条件与腐蚀环境,利用Parr4848动态反应釜开展不同温度、CO2分压以及实验周期下的腐蚀实验分析。基于阿雷尼厄斯公式,考虑了 pH值、温度、CO2分压的影响,建立了相应的20`#钢管材的腐蚀速率预测模型和其修正模型,可用于实际管道的腐蚀速率预测。进行了修正模型的实际管道验证,其平均误差较小,结果优于Norsok M506、Top of Line腐蚀模型和De Waard模型的预测值;（4）根据湿天然气管道多相流动内腐蚀规律与主要影响因素,采用OLGA7.1多相流模拟软件,基于目标管线的路由、高程、介质组分与工况参数,建立了 832个节点的多相流模拟模型,确定了管道沿线的温度、压力、CO2分压、管道倾角、流型、持液率、液体流速、气体流速以及pH值等参数的变化规律;（5）引入管道截面时钟方位指标,基于332组管道内腐蚀检测数据,采用BP神经网络和径向基神经网络建立了由10项管道流动参数与特征参数构成的腐蚀速率预测方法;并基于上述研究成果,编制了内腐蚀速率预测程序,通过管道的现场开挖与实际数据的验证,结果表明,人工神经网络的内腐蚀速率预测模型预测结果较准确,预测平均相对误差较小,满足现场工程实际使用要求。