受益于良好的国际、国内发展环境与政策支持,我国化工行业飞速发展,大大小小的工业园区在我国各地也兴建起来。但近几年,不少化工园区由于缺乏科学的统筹、规划、设计,以致其在产业结构、内部布局、环境污染等方面的问题逐步显现出来,安全形势不容乐观。对于化工园区这个整体而言,其本身是一个极其复杂的系统,园区内的各个企业、人员、自然环境以及公共财产无时无刻不可避免的受到各种风险因素的威胁,如不对各项风险因素进行有效识别并加以控制,则很难维持园区的良好、可持续运转,稍有疏忽甚至会造成资源、环境和人身财产的损失。因此,分析建立化工园区安全风险评价指标体系并采用行之有效的方法对园区安全风险水平进行评价,为提升园区整体管理水平具有重要意义。本研究首先对风险管理理论的相关概念,以及风险分析、评价方法进行了梳理,还着重介绍了BP神经网络在安全风险评价中的优势。其次,结合事故致因理论及“人、物、管、环”四要素模型,在咨询专家和查阅文献资料的基础上,建立了化工园区安全风险评价指标体系,并选用层次分析法,对各指标相对重要度进行排序,从而能够更直观地展现化工园区中安全风险的分布情况。再次,结合专家打分法和优化后的BP神经网络算法,构建出化工园区安全风险评价BP神经网络模型。最后,利用所建立的BP网络模型对某化工园区案例安全风险现状进行评价,在一定程度上进一步验证模型的可行性。本文研究结论表明,所构建的BP神经网络模型能够有效避免专家评估时主观因素的影响,简化繁琐的计算过程,并对化工园区综合风险水平进行准确评价。