专家系统是人工智能应用最多的一个分支，开展专家系统的科研及应用工作最困难的在于专家知识的发现及获取。知识具有两重性即公有知识和私有知识。相对于私有知识，公有知识比较容易获取，而人工智能中的专家系统是获取并组织人类专家私有知识的主要技术手段。 随着企业向信息密集化发展，实现了数据处理系统和信息处理系统的集成的同时，出现了海量数据和信息，需要开发智能系统解决“信息灾难”问题。蒸馏装置智能监控与事故预报系统是基于知识处理自动化的思想，在总结专家私有知识的基础上，利用因特摩平台进行二次开发的实时智能系统。该系统根据实时和历史数据，预报潜在的事故，在线提供私有知识(专家系统)和公有知识(操作规程)，协助操作工将事故消灭在萌芽状态。数模库、知识库的在线自然语言的编程，使数据、信息、知识的流动及时有效，为蒸馏装置的安全生产提供可靠的技术支持，并且知识库易于维护。 该文根据使用因特摩开发环境构建蒸馏装置生产过程的智能监控与事故预报系统的经验，对该系统的整体框架结构进行了阐述，介绍了专家系统、超媒体显示系统和实时数据仿真器，尤其对知识获取方法和专家系统知识库的构建进行了深层次的探讨。通过规范的表格从多种途径获取私有知识是一项标准化的工程管理方法，将此方法应用到系统的开发中，并具体描述了系统部分案例如何获取以及如何编写规则。