内腐蚀的准确预测是含CO2湿气集输管道长期以来有待解决的研究难点。内腐蚀在线检测受管道及环境的物理因素和几何因素的限制,难以在集输管道中实现。而经典的含CO2湿气集输管道内腐蚀预测模型,由于其理想化的条件假设及局限的实验条件,其模型本身就具有较强的随机不确定性。此外,作为模型输入关键参数的温度和二氧化碳分压因其多相流计算过程的特点,同样存在随机不确定性。本文基于内腐蚀直接评价的思路,结合Kriging随机不确定性分析方法,借以解决模型的随机不确定性和参数的随机不确定性,从而实现提高含CO2湿气集输管道内腐蚀预测技术的精度。本文首先对内腐蚀速率预测模型进行研究及并分析其随机不确定性。内腐蚀过程是一个复杂的微观过程,由于内腐蚀机理的复杂性,经典预测模型多是基于一定的试验数据,通过数学方法拟合而得到的。当试验数据的分布规律与实际条件下的数据分布规律有差异时,就产生了随机不确定性。然后本文研究了与内腐蚀预测密不可分的含C02湿气集输管道多相流计算的原理及参数的不确定性。主要研究管道内持液率和多相流流型这两个对于内腐蚀影响最大的关键参数,并结合PIPESIM软件进行多相流模拟计算。对管道内持液率和多相流流型的计算理论方法进行了分析,研究发现基础流动关系式的计算过程以及流型判别图的计算过程都存在一定的随机不确定性。随后本文进行了随机不确定分析算法研究及算法Python代码实现。将随机不确定性分析中的Kriging方法应用于含C02湿气集输管道的内腐蚀预测过程中,并对整个算法进行了自抽样改进和结合遗传算法及粒子群算法的优化,然后通过Python编程语言将整个算法加以实现。在完成算法研究的基础上,本文对De Waard-Milliams内腐蚀速率预测模型进行编程实现,优选了模型相关参数。通过计算实例,系统展示了算法的计算过程与结果。最后本文结合湿气管道内腐蚀直接评价(ICDA),将算法应用到实际内腐蚀预测过程中,对CQ油田第三采气厂苏120-3站1#集输管线进行内腐蚀预测,完成了与管道积液特性相关的倾角计算,管道多相流模拟以及基于随机不确定性的含CO2湿气集输管道内腐蚀预测。计算求得目标管道的内腐蚀速率均值、内腐蚀速率预测值的方差、管道发生各种程度内腐蚀的概率值。经典算法在此算例中误差率43%,本文提出的算法在此算例下可将误差率控制在10%左右。本文研究的基于随机不确定性的含CO2湿气集输管道内腐蚀预测技术,经验证可以到达提高预测的准确性的效果,具有一定的理论价值和工程意义。