煤作为传统动力原材料在工业及科技等多个领域发挥着重要作用,而水煤浆气化炉则将煤的利用率推到了高点;水煤浆燃料由煤粉、水与添加剂组成,其低污染与高利用率的优势在制作过程中被充分体现出来。水煤浆气化技术作为典型的煤气化工艺,将水煤浆与氧气进行气化反应得到主要成分为氢气和一氧化碳的粗合成气,为相关工业提供清洁能源。大型煤气化装置在高强度、长时间的运转中必然会伴随着故障的发生,给人身安全与生产带来重大危害与损失,因此对煤气化装置的重要系统进行风险分析尤为重要。其中渣水处理系统作为煤气化装置中的核心组成部分,在风险分析方面的成果并不突出,尤其在动态风险分析方面的研究更是少之又少。为解决当前气化炉渣水处理系统风险分析研究缺乏系统性分析的状况,提出了一种基于贝叶斯网络结合AHP法与模糊综合评价法的风险分析模型。根据某单日投煤量3500吨级气化炉煤化工企业的实际运行情况为研究对象,应用AHP法与模糊综合评价法进行模型分级风险分析,将分析结果中各偏差产生原因转化为贝叶斯网络节点。考虑到缺乏先验知识的问题,引入Leaky Noisy OR模型。通过查找相关领域的文献资料以及专家经验知识从而获得先验概率,利用贝叶斯网络进行风险分析,找到系统在运行过程中的薄弱环节。同时针对当前大型气化装置在动态风险分析方面的不足,提出一种基于动态贝叶斯网络的气化炉渣水处理系统风险分析方法。利用气化炉渣水处理系统各单元失效形式的相关资料,建立决策树模型,并将决策树模型转化为贝叶斯网络模型,利用模拟退火算法优化贝叶斯网络模型,结合β因子法处理共因失效对系统的影响。考虑维修因素对系统各时刻失效率的影响,利用贝叶斯网络分析软件Ge NIe进行计算,最后采用Monte Carlo法验证了本文方法的准确性和可行性。可为大型煤气化设备运行薄弱环节识别提供理论依据。