可燃气体爆炸是工业生产中爆炸灾害的主要形式之一。化工生产过程中的混合气体爆炸，是由于生产过程中反应失控，而使得混合气体浓度达到爆炸极限，周围环境又存在点火能量所致。因而致力于通过研究混合气体爆炸极限来监测和控制可燃气体反应过程对防止可燃气体爆炸有非常重大的现实意义。本文在对可燃气体爆炸极限进行分析的基础上，提出了两种用于检测生产过程中反应釜内可燃混合气体运行情况的方法——安全含氧量检测法和反向传播（Back-Propagation，BP）神经网络检测法，并结合可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）建立一套可以根据这两种方法的检测结果进行自动报警与控制的系统。论文的主要研究内容包括以下几个方面：（1）研究混合气体的爆炸参数及特性，分析爆炸极限和安全含氧量的算法，开发了一个具有多种爆炸极限算法以及能够确定安全含氧量的软件，并且提出了一种通过将反应釜内氧浓度（由氧传感器测得）与安全含氧量控制阈值（由软件计算所确定）相比较，来对混合气体运行情况进行检测的方法。最后结合论文所依托的实际生产过程，使用该软件计算出本系统中可燃混合气体的爆炸极限以及安全含氧量，确定安全含氧量检测法的控制阈值。（2）鉴于影响爆炸极限因素较多，使得安全含氧量检测法中软件所计算出的爆炸极限值缺乏对周围环境影响因素的考虑，因此提出通过建立BP神经网络，来对反应釜内可燃混合气体的运行状况进行分类识别的检测方法。对浙江某化工厂实际工艺生产过程中所发生的数起事故筛选出来的数据进行训练，根据训练结果确定最合适的网络结构以及最优的连接权值和阈值等参数，用来创建PLC中的神经网络检测模块。（3）选取传感器等现场采集与控制的硬件设备，通过组态以及编程等方式，实现可燃混合气体运行情况检测报警控制系统的建立。该系统主要分为下位机与上位机两个部分。下位机部分主要是利用STEP7编程软件实现安全含氧量控制阈值的设置，BP神经网络检测法，爆炸参数（氧浓度、温度和压力）信号的采集与滤波处理和控制信号的传输等功能。上位机部分主要是利用工控组态软件编写监控程序，包括对现场设备的远程控制，采样数据的显示和存储，输入信号动态曲线的绘制，报警记录的存储和查询等功能。（4）通过实验，从检测精度、响应时间以及适应性等方面对两种不同方法的检测结果及本系统的工作性能进行验证。