粉煤气化技术的工艺工程包括:磨煤及干燥、粉煤加压及进料、煤气化、排渣、除灰、湿洗、初步水处理,其中煤气化工艺为主要环节。大型煤气化装置的长时间运行往往会伴随着故障的发生,不仅降低了企业生产效率,同时给人身安全造成了非常大的影响。因此,气化炉核心系统的动态可靠性分析对煤气化技术具有重大意义。虽然在煤气化系统可靠性分析方面取得了一些成果,但对无失效数据的煤气化系统的动态可靠性的研究较少。为了解决大型复杂的系统的无失效数据、动态失效等问题,提出采用动态贝叶斯网络结合蒙特卡洛方法对粉煤气化炉核心系统进行动态可靠性分析。研究了粉煤气化炉核心系统的常见故障及影响因素之间的逻辑关系,在此基础上基于动态贝叶斯网络构建系统的可靠性模型,实现结构学习;蒙特卡洛模拟结合贝叶斯估计中的定时结尾试验得到可靠的样本数据集,再利用贝叶斯估计法得到动态贝叶斯网络的先验参数,有效解决了系统的无失效数据问题,实现了参数学习。Metropolis-Hastings算法对动态贝叶斯网络的动态节点的先验分布进行离散化处理后得到离散的目标分布,可实现对连续的动态贝叶斯网络的精确推理。粉煤气化炉核心系统的动态贝叶斯网络进行强大的双向推理计算,预测推理可精确的预测气化炉核心系统的可靠性随时间变化曲线,反向推理可快速、有效地定位气化炉核心系统的薄弱环节。完成了系统在考虑时间序列和维修因素的情况下的可靠性分析。采用贝叶斯网络工具箱对该系统的动态贝叶斯网络进行推理计算,并利用贝叶斯网络分析软件Ge NIe2.1对本文提出方法的可行性及准确性加以验证。本文对气化炉核心系统的可靠性的动态研究可以为大型煤气化装置的可靠性分析提供重要的理论依据。因此,该研究不仅可以完善煤化工技术工艺,还可保证气化系统的稳定运行,降低维护成本。