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随着石油化工装置向大型化、复杂化发展,装置发生事故所带来的经济损失与社会影响越来越严重。RBI(Risk-based Inspection)基于风险检测技术是通过对企业设备或部件存在的风险进行分析,以确定设备或部件检验计划的一套系统方法。它可以使设备的运行风险和检验维修费用都大幅度降低,从而为安全生产提供科学的决策依据。RBI方法已在航空、航天、石油化工、压力设备和管道、油气输送管道等领域已得到了广泛应用,使用该方法对设备进行检验和维护管理已成为发展趋势。目前,RBI技术在实施过程中存在两个问题:首先,RBI软件缺乏扩展性,在其使用过程中,常常会因为RBI标准的更新或风险分析模型的变化,重新编写代码,使得RBI软件的更新和维护成本比较高。其次,由于使用RBI技术需要处理大量数据,这些数据通常包含各个领域的知识,如设备、工艺、材料、检验和维修等相关知识,使得实施RBI风险评估需要各个领域的专业人才参与,来弥补个人知识和能力的缺陷,从而造成了RBI风险评估需要的人力资源成本非常高。因此,研究基于知识推理的RBI技术具有重要的意义,不仅解决了RBI软件升级维护的问题,而且克服了人员使用RBI技术过程中知识的欠缺。 本研究分为六个部分:第一章阐述了RBI发展背景,研究意义,研究现状,研究内容,研究目标,同时对研究技术路线进行了相关阐述;第二章介绍了RBI技术的优点,RBI应用范围,RBI技术理论体系及分析方法和管理流程;第三章介绍了知识推理过程中知识的组织、推理机技术及采用的编程框架;第四章介绍了基于知识推理的RBI系统的体系结构和工作原理,软件系统业务流程,软件系统功能分析,专家知识库的组织,软件数据库设计与分析,推理过程的设计与实现;第五章对基于知识推理的RBI系统软件进行用例测试,最后给出了风险分析结果与检验计划制定方案;第六章对上述研究成果进行了总结,并提出了今后的研究方向。