隐患、未遂事故及无伤亡事故等异常事件是重大事故的早期预警和征兆,此类事件发生频率高,通过建立事故模型识别及纠正事件中的不安全因素能够有效预防重大事故发生.结合油库工艺特点和事故特征,对系统危害辨识、预测及预防(System Hazard Identification,Prediction and Prevention,SHIPP)模型改进,建立基于安全屏障的油库事故模型.采用故障树和事件树相结合的方式构建原因-后果关系模型,将故障树和事件树映射为贝叶斯网络以表征不确定性和条件依赖性.针对新的证据信息,通过贝叶斯网络更新机制实施概率更新;基于贝叶斯理论对现场异常事件数据进行经验学习,降低先验概率的不确定性,实现对油库事故的动态风险预测.对某油库算例分析结果表明,库区发生物质和能量释放的概率较大,整体安全性能趋于退化,应加强安全检查和隐患排查的力度.研究成果可为大型油库风险预测和事故预防提供科学指导和决策支持.