安全仪表系统(SIS)是安全相关系统的重要类别,在石油化工等过程行业中有广泛应用。安全仪表系统可靠性较高,历史失效数据稀少、经验不足,导致SIS评估结果不够合理,因此,获得符合实际的高质量数据、选择合适模型是SIL评估关键。传统SIL评估模型简化及参数假设引入多种不确定性因素,使得SIS系统可靠性及可用性评估结果与实际存在较大偏差,对风险决策结果准确性造成重要影响,而目前工程应用中不确定性因素对计算结果影响却往往被忽略,缺少降低不确定性因素影响计算方法及计算模型。本文结合已有研究成果,以过程工业典型安全仪表控制系统为研究对象,分析相关参数重要度,建立常见冗余表决结构贫数据条件下安全完整性等级确定模型及安全完整性等级验证模型,并开发安全仪表系统功能评估计算软件。通过归纳总结主要安全仪表系统类型存在不确定性因素,提出降低不确定性影响的分析方法,分析不同参数对平均需求失效概率影响;以IEC 61508风险图法及保护层分析方法为基础,结合具体工艺场景,建立贫数据条件下改进风险图法安全完整性等级确定模型,并将SIL确定结果与传统方法对比分析。利用有限差分方法对失效率及诊断覆盖率等参数进行重要度评估,系统研究贫数据条件下安全完整性等级确定及验证方法,结合概率模型及模糊数学理论,研究不同类型数据缺乏对应安全完整性评估方法及小子样情况、无失效数据情况下安全完整性等级验证方法,并以共因失效半定量修正及诊断覆盖率半定量修正方法为基础,建立异型设备典型冗余结构安全完整性等级验证计算模型;以ISA-TR 84.00.02 STR计算方法为基础,建立贫数据条件下STR计算模型。以IEC 61508及IEC 61511为基础,以经典模糊方法及蒙特卡洛模拟为机理,利用Matlab开发数据条件下安全仪表系统功能评估计算机辅助软件系统,并将软件应用于典型安全仪表系统案例;分析结果表明,本文建立的以模糊数学理论为基础,结合概率模型的方法能够完成贫数据条件下安全完整性验证;安全仪表系统功能评估软件能够完成平均需求失效概率及误跳车率计算分析,为贫数据条件下安全完整性评估提供方法技术支持。