现阶段,在我国的石油生产过程中都会有一定量的硫化氢气体存在,更有甚者已经严重危害到现场工作人员的身心健康。一旦发生硫化氢扩散事故,会对当地的经济发展和环保工作造成不可逆的损失。国内外科研人员对风险评估定量化研究、材料分析应用研究以及评估体系建立都有一定的深入研究,但对于定量化适用性和新方法的研究相对较为薄弱。而且一些定量化预测模型存在精度较低,适用性不强等问题,并不完全适用于现在国内的石油气钻采工程中。针对上述问题,结合实际工程需求,本文对上述问题进行如下几个方面的工作:(1)针对大港油田近些年生活作业区内的多个区块在钻井、生产和集输过程中出现了大量硫化氢的问题,本文通过现场实地踏勘,分析各区块硫化氢的产生原因并对各作业区内历史记录数据进行整合提炼,对受到硫化氢腐蚀危害的工作区从设计、施工、运行、维护四个方面辨识出厂区存在的危险有害因素,并通过数据拟合对作业区的硫化氢发展进行预测,结合现场实际情况,提出防护治理措施,为进一步的预测方法研究提供理论依据。(2)为了更客观、全面的对石油系统联合站场进行定量化风险评估,本文在蒙德法的基础上,提出一种基于事故树理论改进蒙德法风险评估模型,该方法在传统方法基础上,运用事故树图形演绎法,给建议系数的取值提供客观依据。同时增加了对设备本身危险性的量化和对物料中其他毒性物质的考虑,与实际生产情况更加吻合,所得结果更加精确。(3)针对大港油田油气输送过程中,其物料中含有硫、碳以及氢元素,这些元素相互作用,会对管道造成很严重的腐蚀泄漏问题。本节主要对灰色神经网络系统开展了模型改进研究。提出一种基于粒子群算法的改进灰色神经网络模型。该方法在传统方法的基础上,改进了灰色理论中的背景值,并利用优化后的算法代替了传统神经网络模型中的梯度下降思想,以平均绝对误差值来计算粒子群适应度的值,实现了对网络中的参数优化功能,提高了模型的预测准确性。并与四种传统算法进行比较。相比较其他四种算法,基于粒子群优化算法的改进灰色神经网络模型在拟合程度上最高,预测误差最小,精度最高,与现场的实际腐蚀情况更为贴切。所以改进后的管道腐蚀预测模型相比传统方法具有更高的准确性与稳定性,为大港油田其他作业区的管道腐蚀预测提出了一种新的方法以及决策依据。