随着化学工业的快速发展,化工对象生产负荷不断提高,其安全问题受到越来越高的重视。目前,化工过程风险分析领域的相关研究主要集中于如何有效实现对化工过程的故障检测和诊断,而很少有专家从化工过程安全传导机理出发建立化工过程事件的评价模型。为此,本文基于贝叶斯模型建立化工过程班组操作的动态风险评估模型。本文以特定的化工生产装置为例,利用基于事故序列先导数据的贝叶斯模型来定量分析班组人员操作对化工风险的影响。轮班班组的操作能力以及不同班组之间的关联性对化工生产过程的安全性影响很大,而copula函数可以体现不同变量之间复杂的非线性关系。另外,copula函数种类繁多,然而在数据很少的情况下copula的选取至关重要。为了排除人为给定先验参数的影响,在此利用无信息先验的最大熵方法选择copula函数类型。因此,考虑到不同班组操作的时序性和耦合性,本文利用贝叶斯理论结合copula函数,提出了基于班组操作机理分析的最大熵条件概率模型和基于班组操作数据信息的MCMC抽样分析方法来定量地评估班组在事件树模型中操作能力的风险差异性。此外,在异常事件发生之后,系统运行的最终状态受到班组操作的影响,通过研究每个时间段内班组操作导致3类运行状态发生的概率来定量评估不同班组操作的可靠性。因此,在建立高温异常事件树模型的基础上,本文通过分析和比较每个班组操作期间所导致装置出现不同运行状态的风险概率均值来反映班组整体的操作能力。