管道运输在生产中扮演着越来越重要的角色,但是随着管道运营时间的延长,不可避免的会出现腐蚀,最终若管道泄漏,有可能造成重大经济损失。为防止泄漏事故的发生,有必要通过检测了解管道的腐蚀状况,进而对管道进行剩余寿命预测,提前预知管道健康状态。根据预测结果能够寻找出管道运行安全性与管道运营经济性的切合点,从而有计划、有针对性地对管道进行维护和维修。本文为实现腐蚀管道剩余寿命的准确预测,提出了基于多源数据融合的监控型管道剩余寿命预测方法,主要进行了以下几个方面的工作：(1)对灰色理论方法和神经网络方法的基本理论进行了研究,并分别在其基础上进行了适用于缺陷腐蚀发育预测的改进,提出了GM(1,1,λ)模型和遗传算法改进的BP神经网络。最终确定了将两种方法组合建模,提出一种组合建模的缺陷腐蚀发育预测方法,弥补单一模型缺陷,发挥组合模型的优点,提高腐蚀发育预测的精度。这其中还对腐蚀缺陷尺寸、腐蚀因素等进行了相关研究。(2)结合国内外权威的管道剩余强度评价方法,提出了多源数据融合的监控型剩余寿命预测方法,并提出多缺陷管段剩余压力评估的解决方法。由腐蚀发育预测结果得到缺陷管道的承压变化曲线,进而对管道寿命进行预测,并利用寿命预测的结果分析管道安全性、再检测周期、降压运行可行性等,并进行了仿真实验,证明预测方法的有效性。(3)对剩余寿命预测系统的软硬件平台进行了设计,包括数据采集方案设计、软件流程和功能设计、数据文件和界面的设计等,并在LabVIEW环境下对其进行了系统实现。本文通过理论研究和仿真实验证明,组合建模的缺陷腐蚀发育预测方法能有效的预测缺陷的发育,引入剩余强度评价方法后结合本文的腐蚀发育预测的结果,能够得到缺陷管道承压的变化,得到管道寿命和其他辅助管道运行维护的参考信息,具有一定的实际意义。随着理论研究和实践操作能力的进一步提高,该方法将会在管道安全运行维护和管道寿命预测中发挥更大的作用。