该文的主要内容即是研究适合于石化企业的危险性评价方法.首先第一部分介绍了危险性评价的定义、目的、所遵循的原理以及国内外所广泛使用的几种评价方法,分析了道氏火灾爆炸指数法与蒙德法的优点与不足之处;针对石油化工行业中的典型装置,即催化裂化装置危险性较高的特点,对该装置区域内发生的事故进行了统计分类,并对其中较典型的反应器火灾(爆炸)事故、再生器火灾(爆炸)事故以及催化裂化流程内的毒气泄漏事故进行了故障树分析,同时还运用了突变理论中的尖点突变模型解释了催化裂化流程内事故的发生过程.其次讨论了危险性评价指标体系的建立问题,指标体系建立以后,其特征值的量化和指标权重的处理也是一件非常重要的工作,该文介绍了指标特征值量化的综合分析法.该文介绍了基于模糊模式识别的模糊评价法,并对中国石油抚顺石化分公司石油二厂进行了实际评价.最后,鉴于神经网络在非线性处理方面的卓越表现,该文系统地介绍了生物神经元的工作机理和人工神经网络的发展历程、分类以及实现方法,并对其中的前馈型误差逆传播网络,即BP网络进行了重点讨论,详细讨论了误差逆传播校正算法的实现过程和BP网络用于系统危险性评价的步骤,并分析了BP网络自身的不足之处,探讨了三种改进方法,随后给出了用神经网络进行危险性评价的实例.