现代化的化工产业生产出数目众多的化学品，在这些化学品中不乏有毒、易燃易爆的危险化学品。一旦发生意外泄漏，压力容器中高密度的危险物质会迅速进入到环境中，形成危险气云。如果危险气体云的密度大于大气密度，该气云即是所谓的重气云。研究危险化学物质的泄漏和扩散规律，定量的分析释放的危险重气云在大气环境中的浓度和泄漏扩散速度，为危险品泄漏突发事故应急预案提供准确的数据信息，有利于及时制定事故救援策略，减少事故损失。另一方面计算机硬件技术的飞速发展将人类带入多核时代，多核计算机已经广泛应用到科研领域。研究人员可以在多核计算机平台上对危险重气体的泄漏、扩散数据进行模拟计算，而不必再进行危险气体泄漏扩散现场试验，这大大减少了实际研究过程中所需要的人力、财力损耗。　　本文主要是研究压力容器中的气体泄漏模型、泄漏后环境中的重气云扩散数值计算模型，在单机多核平台上高效的计算出气体泄漏速率、重气云扩散速率和重气云浓度参数。为了能够充分的发挥计算机的多核功能，提高CPU的利用率，并且能够实时的计算出大量的气体泄漏扩散数据，先利用并行计算理论中的数据分解、流水线模式、任务并行法、分治法和动态任务调度法对重气云泄漏、扩散模型算法进行并行优化，然后引入OpenMP多线程共享存储并行编程模式，结合OpenMP的编译制导语句和运行时库函数来实现设计的并行算法。通过对气体泄漏数值计算模型算法和重气云扩散数值计算模型算法的优化，减少数值计算模型的计算时间开销，保证计算的实时性。利用Amdahl、Gustanfon-Barsis定律和Karp-Flatt度量对优化后的危险气体泄漏、扩散数值计算模型并行算法的性能进行度量，通过分析不同问题规模和内核数目对并行化后的泄漏扩散模型的计算速率的影响得出结论:气体泄漏扩散时间越长，处理器内核数目越多，通过并行计算优化后的模型计算算法计算效率越高，并行性能越好。采用并行优化的泄漏扩散模型能够更高效的计算出气体泄漏速率、重气云扩散速率和重气云浓度，显著减小模型计算的计算时间，更加快速的为危险品泄漏扩散事故可视化模拟和应急辅助决策提供准确的数据信息。