石油化工是国民经济中非常重要的支柱行业,但它比其他生产行业有着更大的危险性。广州石化厂已经通过DCS或PLC实现了对其大部分设备的监视和控制,但是并没有针对某一特定设备进行概率风险评估,因此就无法及时地发现设备运行中存在的缺陷,也无法确定是否需要对此设备进行进一步的控制措施。此外,DCS及数据库系统不具备查询、推理等信息管理功能,当紧急事件发生或是需要对历史数据和信息进行分析时,海量的数据往往使操作人员难以适从。原油蒸馏过程是炼油厂及大型石油化工企业的龙头。而其中的关键设备-常压炉,其机理模型非常复杂,是关联强、非线性程度高、多产物、多变量、高温、包括物理变化及化学反应的并通常处于连续生产状态的复杂过程。 本文对常压炉进行了模糊概率风险评估,评定其危险性等级及可能导致损伤的严重程度,以及评估其风险度。根据评估结果,我们明确了,为实现安全生产的目标,石化厂必须对常压炉生产采取进一步的控制措施。在INTEMOR平台上开发了智能故障诊断与事故预报系统。该系统不仅具有收集显示信息的能力,更重要的是它具有智能故障诊断、事故预报与分析功能,能够利用知识分析信息,提出改进建议。针对在具体工程项目所遇到的问题,又对INTEMOR智能事故预报系统进行了改进。包括阈值修改界面的增加,以及诊断方法的改进：用粗糙集-傅立叶神经网络方法,对INTEMOR的故障诊断方法进行改进,同时也对专家规则进行了理论确定。仿真结果表明,该方法是可行的、有效的。