随着我国教育事业的迅速发展,高校科研水平的不断提升,高校实验室设备设施数量和质量也得到显著提高,其中特种设备在理工科实验室的教学科研工作、国防军工项目等方面得到广泛使用。高校实验室中经常使用的特种设备主要有承压类的储气罐、气瓶、压力管道,承重类有起重机械、吊车、场内专用机动车辆,加载类的液压千斤顶、百吨/千吨级的大型加载设备等。面对这些大型的机械设备,高校实验室已经成为多发事故场所之一,平均每年都会发生上百起安全事故,一旦发生安全事故,往往会造成巨大的人身伤亡和财产损失,威胁高校师生生命财产安全,进而产生一些社会问题。二十世纪七十年代,建筑信息模型技术(BIM)在世界范围内的建筑行业中得到了飞速的发展,本世纪初期BIM技术被引进国内并得到快速的发展和应用,推动了建筑业信息一体化的巨大技术变革。BP神经网络已经在世界范围内属于较成熟且新型的技术理论,在生物、经济、管理、安全、医学等领域都得到良好发展。BP神经网络在建筑安全领域中主要用于构建安全评价体系,再结合相关技术进行建筑安全评价。本文引用先进的BIM技术和BP神经网络应用于建筑安全管理问题方面,在研究安全事故与安全评价体系基本原理的基础上,分析BIM技术与BP神经网络应用于安全评价中的适用性,进而构建出基于BIM+BP的高校实验室安全评价体系模型。利用BIM技术建立结构实验室的建筑模型,运用观察法和调查表法进行危险源查找与危险指标确定,结合BP神经网络构建结构实验室安全评价模型,以部分高校结构实验室为实例进行安全评价,再运用开发的实验室安全评价系统对评价结果分析与总结。本项目的研究成果有利于提高高校实验室安全管理信息化水平,明确高校实验室安全管理危险因素,降低或避免安全事故问题的发生,为以后高校实验室实际安全管理过程中提供新的理论和技术参考,具有重要的理论意义和实际应用价值。