在世界范围内，据重大危险源事故发生频度的统计资料表明，以碳氢化合物为主体组分的烃类危险物质及其相关设备构成的重大危险源的事故率约占总体的50％以上。为此，如何解决极易燃、易爆烃类危险物质突发性泄漏过程的在线过程监控及动态特性预测，一直是人们十分关注的重要课题。本文作为国家“九五”科技攻关课题的重要研究内容，对烃类危险物质泄漏、扩散过程机理及系统模型进行了深入地研究，同时在系统地分析了影响危险物质泄散过程的相关主控因子动态特性的基础上，提出一套全面实现液态烃类重大危险源事故性泄散过程的动态预测与数值计算的新方法，建立了智能化过程预测及动态数值模拟系统。 本文首先全面地分析了国内外在重大危险源事故泄散过程中的系统建模及实时预测方法的研究现状。针对在大气环境条件下，研究对象的开放性、多变性、随机性及互动性等特点，提出根据烃类危险物质在扩散过程中不同阶段的行为特征，建立表征泄漏蒸汽云团的空气动力学、热力学及大气物理学等过程特性的系统模型，给出云团的空间浓度、云团体积、空气夹带、云团温度、密度等特征参量的数学描述。 本文通过对危险源泄散过程模型的系统研究，分析了烃类物质泄散过程重气阶段的动态特性。提出了基于“双模型”叠代的虚拟源计算模式；同时鉴于云团垂直方向的浓度分布特征，给出了表征重力云团塌陷特性的准高斯计算模型。以此在泄漏源下风向的微尺度及局域尺度(近源点距离)的空间范围，建立了表征云团重气效应特征的过程数学模型。 鉴于“虚拟点源”计算方法中存在的质量损失的问题，本文建立了以极小体积源的微元积分、模型迭代的虚拟体积源计算模式，提高了泄漏云团特性参量数值计算的准确性、时效性。 在全面研究、分析影响云团泄散过程的相关控制因子特性的基础上，提出根据系统的时空状态、地形状况、气象条件等诸多因素，以动态的方式计算、调整大气稳定度SP等主控因子时域数值的实时模式；同时采用多控制因子、多模型的自适应柔性计算方法，实现过程扩散系数的过程数值调节及动态系统模入。 本文提出基于过程模型初始入口参量的实时数值预测方法，实现了液态烃危险物质泄漏过程智能预测方法中的源特性参数的动态数值模拟。在系统地分析了泄散过程相关特征参数的关联特性的基础上，首次提出了基于神经网络的