氨被广泛用于化工、轻工、化肥、制药、合成纤维等众多领域,我国对氨的需求日益增长,由于供需关系,我国的氨产量也随之增加。氨气储存时一般对其加压或者降温成液氨储存,而对于超过1000m3的大型储罐一般采用常压降温储存。氨气是有毒、易燃、易爆的气体,一旦大型罐区的氨气泄露将造成严重的后果,因此对罐区的风险控制至关重要。风险预警是风险控制的有效手段,它是对潜在危险进行事先预警,从根源上消除、控制不安全因素,能够最大限度地降低事故的发生以及减轻事故造成的损失,保障液氨储罐区人员和设备的安全。本文通过对模糊综合评价模型、灰色关联度分析模型、人工神经网络法模型以及可拓理论预警模型的优缺点进行分析比较,结合液氨储罐区实际情况,确定用可拓理论预警模型进行风险预警的计算。分析液氨氨罐区事故,结合合场调研和专家建议,建立了科学、系统的液氨储罐区预警指标体系,其中包括人、机、环、管理4个 级指标和25个二级预警指标。对于人的因素和管理因素下的二级指标,由于其敏感度弱,采用专家打分法与AHP相结合的常权方法确定权重;对于罐区机械设备和环境因素下的二级指标,由于其敏感度强,采用可拓理论与AHP相结合的变权方法确定权重。在此基础上建立基于可拓理论的液氨储罐区风险预警模型,该模型把每个预警指标划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级四个等级,既能计算出罐区预警指数,又能分别对各指标预警,以便采取控制措施。将模型运用于某企业的液氨储罐区,将现场采集的数据输入模型计算,得出罐区预警指数为Ⅱ级预警,能正常安全生产,但存在一定的危险因素。从单指标方面可以看出,罐区噪声这项指标警级达到IV级,安全制度落实率和专职安全管理人员比例这两项指标达到了Ⅲ级预警,对于这三项指标应该采取相应措施,降低其预警等级。通过实例的应用,验证了本文建立的预警模型能够对液氨储罐区的风险进行预警,为液氨储罐区智能化管理提供一种可行的理论基础。