作为常见的能源运输方式,管道运输在工业化进程中扮演着重要角色。而腐蚀导致的金属损伤是管道退化失效的主要原因之一。在管道运行过程中,受各种因素影响,腐蚀失效引起的各类事故不断。因此为确保管道安全,必须采取相关措施,制定相应的检修、维护措施以实现腐蚀管道风险评估的。对此,本文开展了以下研究:(1)针对管道样本量少、退化数据不足造成寿命预测不准确的问题,提出基于维纳过程(Wiener Process)的贝叶斯信息融合法以实现剩余寿命实时预测。首先,通过双应力加速退化试验获得退化数据,并结合现场实测数据建立剩余寿命预测模型;然后,利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)估计未知参数;最后,以某型管道为例,验证所提方法的合理性和正确性。(2)提出考虑随机效应的腐蚀管道退化分析方法。首先,建立一种通用的基于Bayesian理论的逆高斯过程(IG)退化分析框架。然后,利用Bayesian方法研究了一个简单的IG模型和三个具有随机效应的IG模型,通过相关模型优选方法,选出适合的模型。最后,根据所选模型方法,采用蒙特卡洛模拟方法对管道可靠性进行预测,获得其腐蚀发展趋势。(3)通过考虑腐蚀缺陷的产生和单个缺陷随时间的增长,研究管道外部金属损失腐蚀的最佳检修间隔。首先,利用非齐次泊松过程建模新缺陷的生成,利用齐次伽马过程建模单个缺陷的增长。其次,考虑检验测工具的检出率(PoD)及尺寸误差,以及失效成本。提出一种基于仿真的方法,对给定检测间隔下的期望成本率进行数值计算。再次,采用最小期望成本准则确定最优检验间隔。最后,通过参数化分析,研究了失效成本、PoD、开挖修复准则、缺陷深度增长速率等对最优检测间隔的影响。本论文从随机过程角度研究油气输送管道退化规律,对进一步深化管道寿命预测及维修策略优化研究提供了参考。所提出的基于维纳过程、逆高斯过程和伽马过程的随机退化模型和基于成本最优的检修模型,案例分析表明具有一定的实用性,研究结果将有助于工程技术人员对含气管道进行最优维修决策,促进基于可靠性的腐蚀管理。