随着科技发展需求和社会进步,我国的危货相关行业迅速发展,对于危货的产量和运输需求都在逐年呈几何倍数增长。然而,公路运输环境千变万化,各种危化产品由于其理化性质的的不稳定,在公路运输过程中往往有挥发性高、腐蚀性强、易燃易爆的特点,运输过程不当容易造成火灾、爆炸、中毒、窒息、泄漏等风险事件,导致人员死伤、车辆损毁、生态环境污染等一系列危害程度高、治理难度大等问题通过分析现有道路危货运输风险管理手段存在的缺陷及不科学的运输风险评估方法,基于贝叶斯网络分析方法,对道路危货运输作业的耦合风险进行评估,对提高道路危货运输行业安全管理水平、降低道路危货运输事故发生率、损失率具有十分重要的现实指导价值和理论研究意义。本文以道路危货运输作业环节为对象,构建了基于贝叶斯网络的道路危货运输耦合风险评价方法。基于过往事故数据,对道路危货运输进行风险源与风险事件辨识,使用JHA作业危害分析法,分析道路危货运输风险的特点,划分道路危货运输作业的最小作业环节。使用FTA故障树分析法,对每一项作业内容进行风险指标辨识,并结合事故数据和专家经验,遴选了可能导致重特大事故的几种典型耦合风险作为风险指标。使用灰色关联度法,分析了耦合风险之间的风险度。基于遴选出的耦合风险指标,构建了符合贝叶斯网络原理的拓扑结构模型,该模型包含四层27个风险指标,从上到下层级分别为运输企业、作业单元、作业环节、耦合风险,并使用Netica软件确定指标体系级间关系的节点概率值。使用该风险评估模型,对J市某企业进行了现场安全评价。正向推理预测结果表明,该企业风险等级属于III级,导致重特大事故的耦合风险较少,风险管控水平较高。反向诊断推理发现了该企业的最不安全耦合风险链为“运输企业R-道路运输单元X₃-道路运输作业环节Y₅-制动不良/雨雪天气耦合风险Z₁₇”,另外还使用中间支持推理,对该企业每个中间作业环节的最不安全风险链进行了推理预测。