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针对CO2腐蚀过程复杂，难以利用实测数据有效预测腐蚀速率问题，文中以腐蚀形貌图像为对象，利用支持向量机（SVM）构建预测模型，实现对CO2腐蚀速率的预测。对N80钢的CO2腐蚀图像进行灰度处理、灰度增强及二值化处理，提取蚀孔数目和孔蚀面积。经计算获得孔蚀密度及孔蚀率，结合工作温度及CO2分压作为腐蚀速率预测的四维特征向量。以SVM构建预测模型，经测试，可准确预测CO2腐蚀速率，并与神经网络预测结果进行对比，验证了该方法的优越性。