近年来,我国铁路每年承担的危险品运输总量在3亿吨左右,占到目前铁路货运总量的10%。随着石油化工企业的发展,一些新的危险品不断产生,新的危险品品名不断出现,批量生产规模也在加大,运输量呈现增长趋势。预计到2020年,铁路每年运输的危险品可能会达到6亿吨,日装车数达到35000多辆。目前依靠铁路运输的危险品,比如大量原油、成品油、气体类,还有酸碱类一些产品,在铁路运输里面是主打的品类,当然还有其它化工品,比如苯类等等。由于危险品自身的特性,使危险品铁路运输具有与其他货物运输不同的特点,一旦发生事故,将会使人、财、物遭受巨大的损失,所以危险品铁路运输也日益成为国家、政府和企业关注的焦点。本文以危险品铁路运输为研究对象,首先从风险识别、风险评价、风险控制三个方面介绍了国内外危险品铁路运输的研究现状;通过阐述我国危险品铁路运输的现实发展情况,运用5M理论、事故因果连锁论及轨迹交叉理论,分析了危险品铁路运输事故的形成机理。其次,基于上述理论,加之查阅大量的文献,综合考虑了危险品的理化性质及运输过程中的危险性因素,构建了初始的指标体系。再次,通过专家打分,运用层次分析法和领域半径对初始指标进行进一步的筛选和组合优化,确定了最终的危险品铁路运输风险评价的指标体系。接着,为了对危险品铁路运输的风险进行评价,基于贝叶斯的相关知识,根据危险品铁路运输风险评价的指标体系构建了贝叶斯网络结构。然后,使用调研所搜集的数据进行评估处理,确定各节点的先验概率和条件概率,对危险品铁路运输风险的贝叶斯网络进行正向推理、逆向推理和敏感性分析。最后,从人、设施设备、环境、管理、货物五个视角提出降低危险品铁路运输风险的对策建议。本文的创新点在于以国内外学者研究较少的危险品铁路运输作为切入点和研究对象,全面而系统的对危险品铁路运输的风险情况进行具体的分析和探讨,迎合了当前铁路运输业的发展需求,具有很强的实际意义。在理论的支撑下,本文通过文献阅读和问卷调查,收集数据,采用层次分析法和领域半径筛选优化指标,构建了危险品铁路运输风险评价的指标体系,这是本文的难点,也是另一个创新点。另外,本文首创性的把贝叶斯网络的理论和方法用于危险品铁路运输的风险评价中,探讨危险品铁路运输风险的大小。