现役压力容器的安全运行问题关系到整个石化行业，所以对储油罐等压力容器进行定期的无损检测变得极其重要，通过定期的无损检测可以及时发现储罐中存在的缺陷。在对储罐罐底的腐蚀检测中，声发射检测法相对于其他传统的检测方法来说具有可实时采集、连续监测和检测费用低廉等优点。声发射检测法可以较早的发现储罐中存在的隐患，从而保障储罐安全运行，是一种极具应用前景的检测方法。目前常用的腐蚀评价方法有静态挂件失重法和机械法，但是静态失重法主要应用在实验室的金属小型试件，而机械法则会对金属本身造成一定的损伤。根据这两种方法的缺陷提出了基于支持向量机的腐蚀声发射信号评价方法，支持向量机对于多维数的数据分类有很好的效果。本文介绍了储罐罐底腐蚀检测的意义、声发射技术原理和声发射技术的发展及其应用，并分析了腐蚀声发射信号的产生机理，但生成的声发射信号的由于参数维数较多不易处理。而支持向量机的分类结果只由支持向量决定与维数无关，所以较好的解决了这个问题，因此应用支持向量机的对声发射信号的识别效果展开了研究。以径向基函数（RBF）函数作为支持向量机的核函数，针对RBF核函数的参数选取设计三种参数寻优方法：网格搜索法、遗传算法寻优和粒子群参数寻优（PSO）。利用三种参数寻优方法对RBF核函数的关键参数进行了分析。在实验数据获取方面本文利用PC-2型声发射设备建立了腐蚀声发射信号实验平台。对储罐常用金属材料Q235钢板进行了长时间的局部腐蚀实验，通过实验设备观察和采集不同腐蚀阶段的声发射信号。以实验采集到声发射信号的幅值、撞击数和上升时间等参数为数据建立的支持向量机的分类模型，并利用实验数据对支持向量机的分类效果进行了测试。测试结果表明该方法可以对罐底的腐蚀声发射信号进行有效的评价。