作为我国国民经济和社会发展的能源安全“生命线”,油气管道及其安全平稳运行具有不言而喻的重要意义。科学合理的定量风险分析能够有效辨识危害管道的风险因素,确定次生后果的可信情景,预测并量化风险的大小,为油气管道的安全管理提供决策支持。本文围绕传统油气管道定量风险分析缺乏动态性、忽视不确定性、以及难以实现两者的联合处理等难点,开展了面向具体油气管道的动态风险分析实现,油气管道定量风险分析中的不确定性分析,以及油气管道动态风险分析与不确定性分析的融合等研究。论文的主要工作如下:（1）针对以往油气管道事故因果辨识不完全的问题,在事故案例与数据分析的基础上,采用Bow-tie定性分析进行事故因果分析。同时,考虑具体对象的特殊性,即非典型性以及冗余致因因素和后果事件出现的可能性,引入动态更新机制建立自适应Bow-tie定性分析,为面向具体油气管道的定量风险分析提供事故因果模型的自适应动态更新。（2）面向水淹天然气管道动态风险分析的需求,更新了适用的Bow-tie模型。然后针对Bow-tie模型受静态属性限制以及基本事件发生概率缺失的问题,提出结合贝叶斯网络建模和模糊概率引出的动态风险分析方法。实例分析表明,该方法可准确评估目标管道的风险并溯源关键基本事件。（3）针对传统油气管道定量风险分析忽视不确定性处理的问题,介绍了不确定性的来源和性质以及不确定性分析的过程。然后研究了基于概率分析、区间分析和模糊集理论的参数不确定性表征与传播方法以及基于Frank模型的模型不确定性处理方法。不确定性分析方法的研究为进行基于不确定性分析的油气管道定量风险分析提供方法支撑。（4）针对油气管道定量风险分析中的混合不确定性处理问题,提出了参数不确定性表征方法选择依据和异质表征同化方法,推导了参数和模型不确定性联合传播方法。此外,为了合理表征、量化以及适度约减模型不确定性,提出了一种基于证据理论的事件依赖关系量化评估方法。最终,形成了基于不确定性分析的油气管道定量风险分析方法。实例分析表明,该方法可在参数和依赖关系不确定的情况下准确评估目标管道的风险及其不确定性。（5）为了克服传统贝叶斯网络的离散变量节点无法表征不确定性的不足,提出了一种基于连续贝叶斯网络的油气管道动态风险分析方法。连续贝叶斯网络的方程节点为不确定性的表征提供了工具,而Frank模型向连续贝叶斯网络的映射法则为模型不确定性的处理提供了手段。实例分析表明,该方法能够实现油气管道动态风险分析和不确定性分析的融合。