西部某油气田的腐蚀十分严重,针对此实际工况问题本文采用了人工神经网络方法和元胞自动机方法对某油气田钢管线腐蚀情况进行了宏观和介观两方面模拟研究。通过建模获得了腐蚀发生的时间和不同腐蚀闭塞物孔隙率对点蚀过程的影响。通过人工神经网络对某油气田集输管线的腐蚀穿孔情况进行了建模,并应用模糊曲线-模糊曲面法对数据进行了降维,获得了各类因素对腐蚀产生影响的从大到小排序为壁厚、温度、压力、流速、内径、CO2含量、缓蚀剂添加情况、含水量、总液量、矿化度。建模结果表明降维后的数据提升了人工神经网络建模精确度,降维对人工神经网络建模精度的提升在开始时上升,继续降维将使建模精确度下降,其中去掉矿化度这一因素之后的9因素人工神经网络建模结果精确度最高,说明模糊曲线-模糊曲面法与人工神经网络方法结合对于多因素输入单因素输出体系的建模比较有效。通过对前人应用元胞自动机方法模拟点蚀过程的深入研究,建立了基于扩散-反应过程的点蚀元胞自动机模型,当设定元胞尺寸为27nm,元胞自动机运行单位时间1.2×10-3s,金属基体溶解概率为0.01,模拟形貌与实际点蚀形貌相符,模拟电流与电流密度实际点蚀过程中的测量值相符。模拟获得了点蚀直径、闭塞物沉积、Fe2+离子富集与水解、点蚀过程中的电化学噪声等信息。模拟结果表明当腐蚀闭塞物孔隙率大于9.88%时,腐蚀闭塞物不能使点蚀坑内形成闭塞电池效应,点蚀坑内外离子交换较容易,点蚀坑内部不易维持酸性环境,点蚀发生再钝化;当腐蚀闭塞物孔隙率小于9.88%时,腐蚀闭塞物能够使点蚀坑内形成闭塞电池效应,点蚀坑内外离子交换较困难,点蚀坑内部能够维持酸性环境,点蚀发展成为稳态点蚀。元胞自动机模拟方法模拟结果与实际点蚀过程相一致,作为一种介观尺度的建模方法,为点蚀研究提供了一种新途径。