随着我国高酸性油气田的不断开发,目前关于套管钢在CO2/H2S环境中的腐蚀研究已经成为了腐蚀领域中的热点课题之一。但是基于CO2/H2S共存腐蚀环境的复杂性,以及两者协同与竞争效应的不确定等原因,对套管钢在CO2/H2S共存腐蚀环境中的腐蚀机理和规律并未形成共有性的认识；现有的单一腐蚀速率预测模型或方法完全不能满足这方面的研究；现有的腐蚀防护研究大多是针对特定油气田腐蚀环境进行的室内实验或现场材质优选,缺乏通用性,远不能满足酸性油气田的发展需要。因此有必要进行套管钢在CO2/H2S环境中的腐蚀速率预测研究,为指导油气田进行套管选材设计和选择腐蚀预防措施提供理论支撑。本文在调研国内外大量文献的基础上,针对N80套管钢进行了CO2/H2S环境中的腐蚀失重实验,并建立了相应的腐蚀数学模型,又通过数学算法进行腐蚀速率预测并证明了其有效性,最后对比分析了国内外常用的三种腐蚀防护措施。具体研究内容和取得的成果如下：应用N80套管钢进行室内模拟CO2/H2S环境中腐蚀失重实验,在特定实验条件下,考察了不同的主要环境影响因素下腐蚀过程的协同作用规律和交互影响机理,并分析了发生此类变化规律的主要原因。结合扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)和X射线衍射分析(XRD)等显微分析方法对腐蚀产物膜进行形貌、结构以及成分观察分析,结果表明在此实验条件下腐蚀产物中全是铁的硫化物,未见C02的腐蚀产物。结合N80套管钢在CO2/H2S环境中的腐蚀机理、规律、实验分析以及实验数据建立了三种腐蚀数学模型,即分别针对了腐蚀体系中C02腐蚀占主导、H2S腐蚀占主导以及两者协同与竞争关系下的腐蚀过程,并利用建立的腐蚀数学模型绘制腐蚀速率分布图,通过腐蚀速率分布图能够清楚展示腐蚀速率随着C02分压和H2S分压变化的规律。利用建立的BP神经网络模型预测了N80套管钢在CO2/H2S环境中的腐蚀速率,预测结果证明了该模型具有可靠性。为了能够充分发挥BP神经网络的作用并克服其自身缺陷,结合遗传算法优化BP神经网络构建模型并再次进行预测,与单纯的BP神经网络预测相比,网络训练收敛速度加快,预测精度更高,泛化能力更强,进一步证明了遗传算法优化BP神经网络是一个预测套管钢在CO2/H2S环境中腐蚀速率的适用工具。分析归纳了目前国内外比较适用于含CO2/H2S油气井的三种腐蚀防护措施,对比分析了各自的优势与不足,并提出选择套管钢在CO2/H2S环境中的腐蚀防护措施时应当结合实际井况下CO2/H2S腐蚀机理和规律,具有针对性的选择主要防腐对象。