钢铁冶金行业是我国国民经济的支柱型产业,同时我国是一个名副其实的钢铁大国,每年粗钢产量占全球50%以上并逐年增长,钢铁冶炼系统庞大,系统中人员、设备、物料错综复杂,存在较大的危险性,中毒窒息、火灾爆炸、高处坠落、灼烫等是极易发生的事故类型,十九大同时对安全生产提出新的要求。预警在于超前反馈,根据系统参数的变化及时提供警示,促使相关人员及时采取遏止措施。因此对钢铁冶炼系统进行完整科学地预警,预先对系统中的危险因素进行辨识与分析,划分其危险等级,准确及时地发布预警信息,并及时有效地进行整改,就能做到关口前移,遏止事故。本文以高炉炼铁系统为研究对象,对其进行危险性辨识与分析,并以高炉本体人员中毒事故为例进行事故树分析,计算出各个指标的结构重要度,并结合系统组分构建以人、物、环境、管理四个方面为一级指标的安全生产预警指标体系。通过对单一指标进行量化,基于Python开发了单一指标预警信息系统,该系统旨在为安全生产管理人员提供工作方向,将每个指标控制在安全范围内,从而提高可控性。使用Yaahp对高炉炼铁系统进行层次分析,分别计算出二级指标对一级指标及对目标层的权重值,将计算结果与熵权法进行集成,使所得的集成权重能有效反映指标的主客观两方面属性,为模糊综合评价及灰色综合评价提供数据支撑。使用模糊综合评价预警模型及灰色综合评价预警模型对高炉炼铁系统进行安全生产预警,将预警等级划分为安全、注意、警告、危险,其对应的预警信号分别为绿色、橙色、黄色及红色,基于鞍钢5号高炉生产数据进行两种模型预警,预警结果一致,将模型预警与5号高炉监测预警结果及现状评价报告结果进行对比,均为安全状态。对系统进行预警,即为了找出系统中的危险因素,进行有针对性地整改,从而保证系统的良好运行,因此提出企业要提高员工安全意识、加强员工教育培训、持证上岗并做到定期的安全检查及应急演练,结合实际切实推进安全生产标准化建设。