Сформовано множину визначальних параметрiв та iнформацiйних потокiв для моделювання етапiв зондування зовнiшньої поверхнi пiдземного металевого трубопроводу (ПМТ) з урахуванням водневого показника (ВП) ґрунту, який контактує з металом труби. Проведено обстеження зразкiв сталi 17Г1С, помiщених у кислi, лужнi та нейтральнi середовища. Обстеження здiйснено за допомогою вимiрювача поляризацiйного потенцiалу у комплексi з безконтактним вимiрювачем струму. Сформульовано принципи використання нейронної мережi (НМ) для опрацювання результатiв експерименту. Розроблено базу даних, яка вiдповiдає початковим умовам для контролю ВП ґрунту на межi з металом в реальних умовах. Запропоновано елементи оптимiзацiйного пiдходу щодо оцiнювання ВП ПМТ з покриттям у ґрунтовому середовищi. В основi пiдходу лежить мультиплiкативний квалiметричний критерiй якостi для дiлянки ПМТ з урахуванням двох груп коефiцiєнтiв. Перша група коефiцiєнтiв стосується внутрiшнiх коефiцiєнтiв i характеризує метал трубопроводу, а другазовнiшнього середовища (ґрунтового електролiту). Запропоновано елементи оптимiзацiйного пiдходу щодо оцiнювання ВП трубопроводу з покриттям у ґрунтовому середовищi. Представлено НМ для системи "трубопровiд-покриття", яка: 1) здатна сприяти розв'язуваннi задачi кластерного аналiзу i класифiкацiї образiв; 2) дозволяє виконувати обробку даних без попереднього спектрального перетворення, оперуючи з дискретними вiдлiками iнформацiйних сигналiв. Запропонований тип НМ дозволяє їй динамiчно розширювати власну базу знань про можливi типи дефектiв контрольованих об'єктiв (трубопроводiв) у процесi роботи. З допомогою НМ для ПМТ (зi сталi 17Г1С) проведено оцiнювання ВП ґрунту для трьох ситуацiй. Вiдзначена iнформацiя є важливою для удосконалення методiв контролю ПМТ нафтогазових пiдприємств, зокрема, методик коректного оцiнювання густини анодного струму у дефектах металу з урахуванням нелiнiйного характеру iнформативних параметрiв Ключовi слова: пiдземнi трубопроводи, нафтогазовi пiдприємства, корозiйнi струми, поляризацiйний потенцiал, водневий показник, нейронна мережа