常减压装置是石化行业炼油最重要的设备,常减压装置防腐技术的改进能够保证设备稳定运行和提高产品质量,实现财力物力有效利用并为工作人员安全保驾护航。为常减压装置提供高效准确防腐策略和理论支持是行业亟待解决的重大热点问题,本研究通过对常减压装置海量历史数据的深入分析,为实现其有效防腐提供了具有创新性的完整腐蚀检测过程。具体主要完成的工作有以下几点:（1）通过研究分析常减压装置及其主要腐蚀机理,收集常减压装置腐蚀相关数据并确定各个腐蚀回路指标量。（2）基于大数据技术,提出了针对常减压装置腐蚀预测的分析方法并通过田纳西-伊斯曼过程验证。分析方法包括数据预处理、线性相关性分析、K-means聚类、支持向量机回归预测模型。田纳西-伊斯曼过程是行业具有代表性和说服力的工业模拟过程,通过未知故障类型的数据验证了方法的先进性和实用性,并提出一种基于支持向量机的特征选择方法,解决了化工过程数据集无故障指标问题。（3）常减压装置腐蚀数据分析预测。通过数据预处理方法建立腐蚀大数据集;利用相关性分析方法识别了影响指标量的主要因素,结果表明p H值和Fe²⁺离子浓度存在负相关性、蒸汽量和温度等是影响腐蚀的主要因素;再利用K-means聚类方法快速分类数据,结合各类数据量和数据稳定性确定各个工况的优劣性,为指标量建立完整性操作窗口;最后通过支持向量机回归方法为指标量建立预测模型,输出预测的指标量值与预测值与实际值的偏差量,用于在线监测各个回路工况变化趋势。（4）开发了《常减压装置数据库》系统,实现了数据的增、改、删、查功能,完成了设备运行过程产生的数据的批量导入（Excel格式）和导出。本文通过完整的数据分析思路与相对应数据挖掘技术,对常减压装置运行过程中的异常或故障工况数据进行诊断、识别及预测,建立了基于大数据技术的智能系统平台,为企业防腐提供了科学有效的理论依据与技术支持。