化工系统是一个空间结构高度复杂、风险性极高的系统,研究如何有效控制化工系统安全事故具有十分重要的理论和现实意义。虽然事故发生的机理各异,但是引发事故的因素却相互关联,相互制约,根据化工系统的特点,对系统的危险、有害因素有效辨识,并对其进行安全评价,得出事故特别是重特大事故以及职业危害发生的可能性及严重程度,对评价出的重大隐患,及时制定有效的安全防范措施,并监督落实,有效降低事故的发生。本论文针对化工安全与安全评价的方法展开研究,以H公司4万吨/年环氧乙烷项目生产、储存装置作为评价对象。本项目属于重大危险源,在生产、储存过程中存在易燃、易爆、有毒、有害、高温、高压等特点,危险性极高,一旦发生泄漏,引起火灾、爆炸事故,将对系统造成巨大的破坏,导致人员严重伤亡。以重大危险源为主要内容的安全评价是实现其监管的重要依据,目前国内外普遍采用道化学火灾、爆炸指数法,蒙德法,HAZOP分析法,易燃、易爆、有毒重大危险源评价法等。其中道化学火灾、爆炸指数法和蒙德法是基于对物质危险性和工艺过程危险性进行评价,由于对系统现有的安全措施抵消因子的功能重视程度不够,致使对于工艺流程差别不大,产品和原料基本相同的系统、工程,无论现有安全保护措施和系统、工程寿命年限差别多大,得出的评价结果基本相同;HAZOP分析法以偏差作为评价指标,操作复杂、易出错和遗漏;易燃、易爆、有毒重大危险源评价法涉及指标众多,指标具有很强的目的性和针对性,评价结果较为准确,但评价步骤复杂,计算较为繁琐,相关系数的选取受主观影响很大。为了充分发挥易燃、易爆、有毒重大危险源评价法的优势,本文对此评价法用Lab VIEW进行编译,并结合安全检查表法、层次分析法、神经网络等方法开发了重大危险源评价系统模拟计算软件,通过对4万吨/年环氧乙烷项目的生产、储存装置,工艺过程进行实地调研,运用本评价软件对装置的固有危险性和危险等级,现实危险性和控制程度进行模拟计算,用神经网络数据处理模块对计算结果进行数据处理,得出现实危险性等级和控制程度的匹配度,克服了现有评价法计算繁琐,相关系数选取主观性大的缺陷,快速准确地实现了研究项目的安全评价,验证了本评价软件的可靠性和可操作性。