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重大危险源处理或储存大量的危险物质，一旦发生事故将对周围的人员、财产以及环境造成极大威胁。随着工业化、城市化的发展，城市中一定区域内常常会存在许多重大危险源，特别是在一些特殊的工业区(如化工园区)，重大危险源的数量会更多，区域内的重大危险源具有分布性、高危险性等特征，应对它们进行科学的监管，避免可能造成的严重后果。
本文基于分布式人工智能技术，设计具有智能化、集成化、协调化的新型区域重大危险源计算机监控系统，以多Agent系统为基础研究重大危险源(易燃易爆类物质储存设施)分布式/远程监控和预警系统的理论与应用，对重大危险源的安全状态参数进行远程监控、对可能发生的事故基于风险进行动态的预警。论文的主要内容和成果如下：
(1)提出了多Agent组(MAG)监控模型并研究了区域重大危险源分布式监控系统的架构。分析了多Agent组的构成特点、以及利用多Agent组建立分布式监控系统的模式；根据重大危险源分布式监控的要求，建立了区域重大危险源监控的多Agent组，它由5个Agent构成，分别是监控Agent、通信Agent、特征提取Agent、预警分析Agent和人机界面Agent，由分布的多个MAG构成重大危险源分布式远程监控系统。在特征提取Agent中研究了基于小波分析和滑动时间窗口的趋势特征提取方法，在预警分析Agent中提出了基于Kalman滤波的移动平均预测方法。研究了Agent和多Agent组的建模方法，提出了基于进程代数π—演算建立的结构模型。
(2)研究了重大危险源监控中MAG间的通信与协作机制。该通信机制分为三层，在最高层，提出了一种MAG间交互与协作的订阅协作模式；在中间层，利用FIPA—ACL和XML语言，建立了MAG通信语言X—MCL；在最下层，把简单网络管理协议(SNMP)引入重大危险源的监控中，作为MAG间通信的基础网络协议，提出了可同时具有SNMPAgent服务和SNMP Manager服务的通信Agent结构模型。分析了实时数据传输周期的影响因素，以及该周期的估算方法，通过MAG检测并交换这些参数值，从而以自适应的方式对数据传输最小周期进行控制。基于该通信和协作机制，不同MAG能够协商与合作，共同完成区域重大危险源的监控任务。研究了基于π—演算的MAG间交互的订阅协作模式模型，以及通信Agent的结构模型。
(3)研究基于风险的动态预警方法。提出了重大危险源实时(动态)风险评估的基本原理，以事故形成条件为基础确定风险因素，利用计算机监测系统实时采集各因素数据，在Kalman滤波的移动平均预测基础上作实时(动态)风险评估；基于模糊评估方法对事故发生可能性和事故后果严重度进行动态评估，通过风险矩阵确定风险等级。该方法结合监测系统，基于实时采集的重大危险源现场的安全状态参数数据，对风险进行动态评估，为安全管理及事故预警提供依据。
(4)基于以上多Agent监控模型和预警方法，研究了分布式监控系统的软件实现方法，建立了区域重大危险源分布式监控和预警系统，对易燃气体储存设备及其相关实验装置的温度、压力、气体浓度等安全状态参数进行监控和预警。各MAG具有适应、学习、分析等能力，并都各自独立运行，通过协商合作构成一个整体，实现区域重大危险源分布式监控，使系统具有更好的适应性与灵活性。