随着经济全球化和贸易自由化进程的加快，技术性贸易壁垒已经成为阻止我国出口的主要障碍，而且还在逐年加重。为了使企业及时了解国外TBT情况，尽早采取措施，将损失降到最低，我们当务之急的工作是及时收集、跟踪国外的技术性贸易壁垒的有关信息，对出口产品的进口国将要出现或正在形成TBT的信息做到早监测和早发现，合理管理这些TBT相关信息，保证TBI预警系统自动进行预警预测工作。 由于我国出口产品涉及国家多、产品种类多，TBT的相关文档数据量大。如何科学高效地搜索这些TBT信息，使它在最短的时间内最大限度地发挥其价值，这是我们开展预警预测工作需要解决的难题之一。 本文针对我国出口产品对TBT预测预警系统的迫切需求，所需信息量急剧扩大以及目前搜索引擎存在的种种局限性，提出采用OWL语言创建TBT领域本体库；通过设计一个基于本体的搜索模型来解决海量数据搜索的问题。论文阐述了该模型的逻辑结构，以及各个模块的功能。同时引入了Jena开放资源，通过应用Jena更好地管理系统内部的Ontology。 最后本文应用JBuilder X，建立了基于Ontology库的智能搜索原型系统，并且通过一些实验，来证实该搜索原型系统的有效性。本文针对目前所做工作中的不足之处，提出了今后进一步研究的方向。