石油化工是我国的重要支柱产业之一，关系到国民经济能源、材料等许多方面，也是危险性极高的行业之一。科技和经济的发展使得石油化工过程日益大型化、复杂化。原油蒸馏过程是石油炼制的重要环节，它内在机理复杂，是一个复杂的传热，传质过程。生产中某些微小故障若不能及时排除，就有可能造成巨大的灾难。因此生产系统的安全性和可靠性就显得极其重要。提高系统安全性和可靠性的方法有多种，其中一个重要的方法就是采用故障诊断技术。 故障诊断是指对运行中的机械设备或装置的异常状态的检测、异常状态原因的识别以及预测。近年来，石化生产过程故障诊断逐渐成为各相关学科研究的热点问题，并且取得了一定的成果，涌现出了一些有效的方法和技术。基于深层知识模型的SDG方法由于其完备性等特点在众多方法中日趋显著。 本文首先对故障诊断技术进行了总结，概要介绍了SDG技术的原理及其用于石化过程故障诊断的优势；详细阐述了SDG模型特点、推理机制以及建模方法，并以常压塔为实例，对基于SDG故障诊断模型的建立过程进行了详细的论述。最后，进行了常压蒸馏实例推理研究，针对此前已经建立好的SDG故障诊断模型，采用反向推理正向验证的推理算法对其进行了分析研究。