现代石油、化工生产装置趋向大型化以及生产过程连续性、自动化程度的提高等，使生产过程的潜在危险不断增多，造成的危害和损失也随之增大，安全问题已经越来越受到政府、行业和社会的关注，因此安全系统分析已经成为化工安全生产管理工作中不可或缺的重要环节。诸多安全分析方法中，危险与可操作性分析法(HAZOP)以其全面性、系统性等优点而得以在化学工业内广泛应用。由于人工HAZOP费时费力，且完备性较差等缺点，因此基于计算机技术进行辅助HAZOP分析已成为当前热点。　　本文通过众多计算机辅助HAZOP方法的对比分析，采用基于案例推理(CBR)这种模拟人类类比思维的人工智能技术，将其应用到HAZOP分析中。通过对CBR技术和计算机辅助HAZOP分析方法的深入研究，以及实际的企业HAZOP分析项目实践，本文积累了大量宝贵的分析经验和数据，并据此建立了基于CBR的案例库结构，详细阐述了案例库的表示与组织形式、案例特征表达方式、案例的索引方法和检索策略。在此基础上，进一步设计了CBR智能推理引擎算法，实现了案例全局相似度、属性局部相似度计算和排序等核心功能。本研究基于.NET平台、C＃语言开发了基于CBR的HAZOP智能分析软件，该软件在实现常规的HAZOP计算机辅助分析的基础上，融合了基于案例推理的人工智能技术，使得HAZOP分析更加自动化、智能化。最后通过在电镀生产工艺及其废水处理工艺上的应用，结果表明该软件可以有效提高HAZOP分析的效率并降低分析的难度，具有较高的实用价值，可进行大力推广。