| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 文献评述 | 第15-16页 |
| 1.3 必要性与可行性分析 | 第16页 |
| 1.3.1 必要性分析 | 第16页 |
| 1.3.2 可行性分析 | 第16页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第16-19页 |
| 1.4.1 章节概要 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 典型化工生产过程事故分析与风险预警概述 | 第19-28页 |
| 2.1 典型化工生产过程概述 | 第19-20页 |
| 2.2 典型化工生产过程事故分析 | 第20-23页 |
| 2.2.1 事故特征分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 事故成因分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 事故承灾体概述 | 第23页 |
| 2.3 风险预警基本理论概述 | 第23-26页 |
| 2.3.1 预警的基础理论 | 第23-24页 |
| 2.3.2 风险预警组成要素 | 第24-25页 |
| 2.3.3 风险预警逻辑构成 | 第25-26页 |
| 2.4 典型化工生产过程风险预警的功能 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 典型化工生产过程风险预警指标体系构建 | 第28-46页 |
| 3.1 典型化工生产过程风险因素识别 | 第28-33页 |
| 3.1.1 典型化工生产过程共性事故 | 第28-30页 |
| 3.1.2 风险因素识别 | 第30-33页 |
| 3.2 基于ISM模型的风险分析 | 第33-37页 |
| 3.3 典型化工生产过程风险预警指标体系初选 | 第37-39页 |
| 3.3.1 建立预警指标体系的原则 | 第37-38页 |
| 3.3.2 风险预警指标的初选 | 第38-39页 |
| 3.4 基于区间估计的风险预警指标筛选 | 第39-45页 |
| 3.4.1 指标筛选原理 | 第39-41页 |
| 3.4.2 风险预警指标的筛选 | 第41-43页 |
| 3.4.3 风险预警指标体系的确定 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 典型化工生产过程风险预警模型与实现途径 | 第46-64页 |
| 4.1 预警界限与预警信号输出 | 第46-49页 |
| 4.1.1 确定预警界限 | 第46-48页 |
| 4.1.2 预警信号输出 | 第48-49页 |
| 4.2 典型化工生产过程风险预警模型的构建 | 第49-60页 |
| 4.2.1“串联式”分级风险预警模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的指标子系统风险预警 | 第50-54页 |
| 4.2.3 基于模糊逻辑推理的系统综合风险预警 | 第54-60页 |
| 4.3 典型化工生产过程风险预警的实现途径及预警管控 | 第60-63页 |
| 4.3.1 风险预警信息采集与预警输入 | 第60-61页 |
| 4.3.2 风险预警输出与警情的发布 | 第61-62页 |
| 4.3.3 风险预警管控对策 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 应用研究 | 第64-72页 |
| 5.1 装置生产过程概况 | 第64-66页 |
| 5.1.1 装置基本情况 | 第64-65页 |
| 5.1.2 装置生产过程风险概述 | 第65-66页 |
| 5.2 加氢裂化生产过程风险预警应用 | 第66-70页 |
| 5.2.1 子系统风险预警神经网络训练 | 第66-69页 |
| 5.2.2 系统综合风险预警模糊推理 | 第69-70页 |
| 5.3 加氢裂化装置风险预警管控对策 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 附录Ⅰ 关于风险预警二级指标重要性的问卷调查表 | 第73-75页 |
| 附录Ⅱ 风险预警BP神经网络程序 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第81页 |