近年来随着我国经济的发展,我国炼油业发展迅速,与此同时由于设备腐蚀而带来的安全问题也日益严重,因腐蚀造成的泄露和爆炸时有发生,因此准确有效地预测炼油设备的腐蚀速率和剩余寿命具有十分重要的意义。本文首先介绍了国内外腐蚀预测问题的研究现状,比较了不同预测方法的优缺点。考虑到影响腐蚀的因素众多且相互影响,采用传统数学建模的方法进行腐蚀预测存在一定的难度和不足,于是采用基于支持向量机回归的智能学习算法,从数据分析角度对腐蚀速率进行预测,同时给出了问题描述和预测模型。其次,本文重点研究了支持向量机参数(C,ε,g)的选择,给出了基于区间估计法的参数优化方法和基于GA的最优参数设计。并就区间估计法和GA优化后的支持向量回归算法同BP神经网络和加权移动平均模型的预测结果进行比较,结果表明基于GA参数优化的支持向量回归预测结果优于其他三种方法。选择GA_SVR算法作为系统实现的主算法。然后,由于设备的剩余寿命主要受腐蚀速率的影响,根据预测得到的腐蚀速率采用蒙特卡罗法进一步对设备失效概率进行统计分析,得到设备的剩余寿命。最后,对炼油设备腐蚀预测系统进行了系统需求分析和设计,实现了基于支持向量回归算法的腐蚀速率预测以及基于蒙特卡罗方法的剩余寿命预测。