RBI(Risk-based Inspection)风险检测技术是通过对设备或部件存在的潜在风险进行分析,以确定关键设备和部件的破坏机理、检查计划的一套系统方法。它可以延长设备运转的周期、缩短检修工期、优化设备检查计划,从而为安全生产提供科学的决策依据。近十年来,国际上的石化企业广泛应用了RBI技术,使设备的运行风险和检验维修费用都大幅度降低。目前RBI方法在航空、航天、石油化工、压力设备和管道、油气输送管道等领域已得到了广泛应用,使用该方法对设备进行检验和维护管理已成为发展趋势。在RBI风险检测中,还存在着两个亟待解决的问题:一方面,目前的RBI软件在其使用过程中,因扩展性不足,常常会因为RBI标准的变更和风险预测模型的变化而更改程序源代码,这往往导致需要重新对代码进行编译。另一方面,由于RBI风险检测需处理大量数据和复杂的风险计算,对计算机硬件的要求也有很高。在实际应用中由于检测对象多、设备所处位置分散,检测方案需要多个检测人员以统一的标准协作完成。在多用户并发的情况下,会出现因计算效率低下而达不到实用要求的问题。因此研究利用专家系统实现RBI技术并提高系统效率解决上述问题,是一个十分有意义的课题。本论文的主要工作是构建了基于C/S的RBI专家系统。并重点阐述了以API581标准为依据来构建RBI专家系统的知识,采用XML存储知识库数据,解决在RBI标准更新和风险预测模型变化时,需要重新修改程序源代码并重新编译的问题;此外,系统使用层次式知识库结构,应用数据缓存技术和使用基于线程池技术设计的任务管理器。这些措施大大减少知识匹配和数据获取的时间开销以及服务器创建和销毁线程的时间开销。最后,本系统在应用中实现了任务并行化,在网络上能够很好的处理多用户并发的情况。