船舶的安全与防污染一直是航运业内的热点问题,船舶风险评估作为保障船舶安全与防污染的重要手段在航运业得到了广泛的应用。油轮由于其自身特点一旦发生事故其危害性往往比一般船舶要大。所以做好油轮的风险评估尤为重要。本文的目的在于对典型油轮就其靠泊港口这一情境的安全和防污染的情况做一个量化的风险评估。在这个过程中主要利用了油运业先进的石油公司国际海事论坛(OIL COMPANIES INTERNATIONAL MARINE FORUM,以下简称OCIMF)的管理理念以及相对成熟的具有结构化和系统化的FSA作为遴选评价因子的理论依据。然后进一步对本文的研究对象即绥中36-1码头以及停靠的两艘典型油轮的情况进行了重点的研究。针对港口的研究主要包含港口周边环境概况以及其附近的敏感资源和保护目标并对港口进行了风险识别。利用综合安全评估(FSA)给出的风险矩阵评估方法对港口的溢油事故进行了半定量的风险评估。最后对码头的日常防污与应急防护能力进行了评估并给出了风险控制策略。对于船舶现状的分析主要是给出船舶的基本信息并围绕遴选出的评价因子中包含的内容对两艘船舶的有关现状进行了分析与对比。主要包含船员的管理、船舶的可靠性及维护、船舶的安全操作、船舶安全防护与应急管理等四部分。通过对港口以及船舶现状的研究与分析为专家打分问卷提供打分依据。最后对BP神经网络进行了研究与学习,主要分析了BP神经网络运行的基本原理以及其数学模型。并就原数据归一化、神经网络层数及每层神经节点数、激励函数、BP神经网络的各个重要参数的选取等问题进行了重点研究,针对本文的实际情况进行了确立。最后论证了其在船舶风险评估中的适用性。利用Matlab软件建立一个BP神经网络。网络的部分参数由船舶风险评估的自身特点所决定另一部分则需要通过利用测试数据进行反复测试来选取。得到BP神经网络训练样本和测试样本的期望输出和实际输出的相对误差率小于0.05在可以接受的范围内,实现了对在港油轮的量化风险评估。