随着石油化工的规模化、集成化、自动化的发展,以及人们对安全发展的要求不断提高,化工安全问题已经成为研究热点。作为公认的完备性最好的安全评价方法之一,危险性与可操作性(Hazard andOperability,HAZOP)分析可以比较全面而系统地识别化工过程中的安全隐患。因此,HAZOP已经成为国际石化行业安全评价的最佳实践。传统的HAZOP分析是一种依赖专家知识的人工分析,以小组会议讨论、“头脑风暴”式进行。HAZOP分析耗时长、人员劳动强度大,分析一致性和完备性难以保证。为解决上述问题,人们已经开发了多种自动化HAZOP分析计算机辅助系统,尤其是基于符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)模型的方法取得了相当多研究成果。但是由于SDG模型知识表达能力不足,这些专家系统的HAZOP分析结果存在正确识别率不高的问题,因此尚未被工业用户广泛接受。针对以上问题本文在自动HAZOP分析方面做了大量研究,按照模型表达、模型推理和系统集成的顺序,自底向上地分层次提出新的理论和方法,构建了对应的自动分析原型系统。文中使用两个工业过程的实例,通过对比专家分析结果与自动分析结果,验证了所提出的方法的可行性和正确性。主要取得的研究成果如下:1、针对现有各种定性模型知识表达能力不足的问题,本文提出了新的定性因果模型——分层有向图(Layered Directed Graph,LDG)模型,该模型使用有向图来表达专家知识,在标准有向图基础上引入了称为“层”的维度,大大扩展了模型的表达能力,能够表达HAZOP分析中的所有知识,解决了模型容量的问题。LDG模型的构成、要素,建模方法在文中做了详细论述。为表达化工过程中实际存在的种种复杂的因果关系,LDG模型方法中提出了称为“条件因果关系”的要素。为实现知识的重用,提高LDG模型的建模效率,本文提出了建立可扩充、可继承的LDG模型库的策略,并给出了与LDG模型相关的存储、表示等具体实现。2、对应提出的LDG模型,本课题研究开发了LDG模型推理机。该推理机使用LDG模型,能够进行跨模型的定性逻辑推理,自动得到全化工流程的HAZOP分析报告。文中对LDG模型推理的算法做了详细论述,包括备选基本算法介绍,算法比较,算法的修正,多模型互联推理算法,推理结果的排序筛选算法等。推理机使用了模块化结构,由核心推理算法和外围算法处理模块构成,有效解决了复杂条件的推理,异常物料处理,设备、流程定量信息的应用,以及控制回路、安全措施对分析结果的修正等多种推理问题。文中对推理机各个模块的算法亦做了详细讨论。通过对该推理机的性能测试和分析,本文给出了该推理机的可用性数据。文中给出了对应一个实际化工过程的一组LDG模型,并使用推理机对其执行推理,对比得到的LDG分析、SDG分析的结果及人工分析的结果,说明了LDG模型推理的优势。3、本文提出了将LDG模型系统与外部CAD/CAM系统集成的系统框架,并开发了一个LDG原型专家系统,在该框架下LDG模型推理系统可通过集成从其他系统中自动获取分析所需的数据,可以减少人员劳动,降低错误率。该系统框架应用模块化结构,将不同CAD/CAM系统的差异封装形成统一的跨平台、跨语言的接口供LDG模型系统使用。文中以与一种化工CAD软件Intergraph SmartPlant P&ID的集成为例,展示了该框架各个模块的详细构成,说明了从CAD/CAM系统中获取数据,分类数据,数据匹配等数据处理算法,测试了数据处理的运行效率。并以一个实际流程为例,说明了该LDG原型专家系统进行的从工艺管道及仪表流程图(Piping and Instrument Diagram,P&ID)到HAZOP分析报告的全部过程。