化工园区的发展在我国经济发展中占有重要的作用。随着化工园区规模的不断扩大和数量的不断增长,园区内的安全问题也日渐突出。由于园区内有大量的危险源,一旦发生事故后果将是灾难性的。因此,完善化工园区的风险评估系统,做好安全防护措施,尤其是做好储罐区的风险预测和事故后果分析对于保证化工园区的可持续稳定发展具有重要作用。由于化工园工作环境的特殊性,一个小的环节出现问题可能会引发一连串的事故,即发生多米诺效应。本文从以下几个方面对化工园区多米诺效应事故进行研究。对化工园区整体风险进行分析。通过故障树分析方法,对可能导致初始事故发生的风险要素进行归类分析。找出影响顶事件发生的基本事件为研究初始事故的发生提供理论依据。为提高化工园区火灾热辐射风险预测精度,减少设备二次损坏事故的发生,对储罐区热辐射风险后果进行预测。本文主要对储罐区火灾爆炸事故中的热辐射后果进行分析,基于风险的多米诺效应理论,通过建立3层反向传播(BP)神经网络模型来预测设备损坏概率。研究二次损坏概率与影响因素参数(设备容积,视角系数,与爆炸点的距离)之间关系。利用多米诺风险理论计算出的设备二次损坏概率作为样本集,对建立的BP神经网络模型进行训练、测试和误差分析。针对设备损坏模型的研究,主要进行了损坏概率影响因素的分析,找出影响因素与设备损坏概率之间的规律。为安全生产提供有利建议。本课题主要通过利用故障树定性分析法完成化工园区事故风险预防研究。利用BP神经网络方法进行事故后果预测。并将风险因素进行归纳分析,总结出影响系统的关键因素。实例应用结果表明,这种方法在化工园区风险评价中有较好的实用性。