危险和可操作性分析专家系统是一种广泛应用于过程工业的危害分析方法，以引导词为核心，全面分析系统偏离正常操作时的安全风险和操作性问题。为了提高危险和可操作性分析专家系统的可靠性，减轻分析人员的工作负荷，将人工智能技术引入危险与可操作性分析中，开发危险与可操作性分析专家系统。

美国普渡大学的教授利用佩特里网和有向图建立化工过程模型，提出了基于模型和规则的危险和可操作性分析策略，开发了第一代危险和可操作性分析专家系统。此后，陆续有学者利用动态贝叶斯网络、人工神经网络等人工智能方法及艾斯本等化工流程模拟软件，开发基于模型和规则的危险与可操作性分析。基于模型的危险与可操作性分析依赖模型的准确性，且模型开发时间较长，并未显著减轻危险与可操作性分析工作量。同时，基于模型的危险与可操作性分析法进行误操作、检维修等非常规分析。

为解决这一问题，基于案例推理的方法应用于开发新一代危险与可操作性分析专家系统。该方法的分析思路是建立历史分析的案例库，在对某一特定节点偏差开展分析时，应用人工智能与计算机技术，搜索案例库，找出最匹配的模型并作适应性修改，分析完成后再对案例库进行更新。其优点是在没有明确通用性法则的情况下，根据过去解决问题的案例进行推理和学习。

无论是基于过程模型还是基于案例推理的危险与操作性分析，都没有实现全自动化的危险与可操作性分析专家系统。专家系统更大的作用是辅助分析小组人员开展分析，提高分析结果的可靠性与一致性，减轻人员的工作负荷，同时也为危险与可操作性分析结果的深度应用提供信息化基础。