化工行业的固有危险性决定了生产过程的高风险特征,事故发生率高且后果严重。事后处理已不能满足当代化工安全生产的需求,事前预防和控制才能真正体现风险管理的本质。本文以系统安全及预警理论为基础,以典型化工生产过程为研究对象,基于分析和预测风险状态的变动及变化趋势,根据生产实际情况发出预警信号,采取有效应对措施实现事故超前预防。首先,以事故致因理论为指导,以可能性、严重性、敏感性作为风险识别的边界条件,确定典型化工生产过程主要风险因素。通过构建解析结构模型(ISM)进行风险分析,划分风险因素的层次结构,分析主要风险因素在预警管理中的作用。其次,结合风险因素识别与分析,从可能性、严重性和敏感性三个维度构建风险预警指标体系。采用基于区间估计的指标筛选方法,确定典型化工生产过程风险预警指标,计算二级指标的权重值。然后,将风险预警划分为巨警、重警、中警、轻警和无警,确定预警界限与预警信号输出。利用BP神经网络原理和模糊逻辑理论,建立“串联式”分级风险预警模型。应用Matlab编程和Mamdani型模糊推理系统,实现典型化工生产过程预警指标子系统到系统综合的风险预警研究。最后,以加氢裂化装置为例,进行典型化工生产过程风险预警应用研究。以调研数据为基础,分别得到该装置生产过程预警指标子系统风险预警值和系统综合风险预警值。分析预警结果,提出有效的预警管控对策。