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。