各种油类是海洋的主要污染物之一.为了及时准确地发现油污染区域并判断溢油来源,需要实时在线检测水中矿物油的含量及种类,这对海面环境管理及防治具有重要意义.该文在荧光法油类检测技术及三维荧光光谱分析技术的国内外发展概况的分析的基础上,结合应用荧光分析技术、光纤传感技术及计算机数据处理和显示技术,设计了具有多功能和智能化三维荧光谱测量系统,提出了三维荧光谱参数化方法并将此技术应用于油种鉴别之中.主要研究工作如下:(1)在对荧光测量的基本原理、石油的组成特点、石油荧光检测机理进行理论分析的基础上,对采用荧光法对水中石油进行检测和鉴别的可行性进行了论证分析.然后通过对不同种类的典型矿物原油和矿物成品油的吸收光谱、激发光谱和荧光光谱的实验研究分析,选择了各种矿物油荧光检测和鉴别的最佳的激发波长和荧光的波长范围.(2)提出三维荧光谱参数化方法.从分析各油样三维荧光谱的统计特征入手,提取其11个特征参数,组成用于油种鉴别的特征向量,为油种鉴别提供科学依据.(3)应用MATLAB语言实现特征参数的计算,并采用实用有效的相关系数法进行特征选择,最后从11个参数中选择平均值、标准差、重心横坐标、x与y的相关系数和密集椭圆的长轴斜率等5个参数用来实现油种鉴别.(4)研究用于鉴别油种的人工神经网络模式识别技术,设计5-4-3型BP网络结构模型,并应用MATLAB神经网络工具箱对其进行油种鉴别的仿真实验.基于三维荧光谱参数化方法、光纤传感技术、计算机数据处理技术和神经网络模式识别技术的三维荧光光谱测量系统,为水中石油污染检测和鉴别提供了一种新的手段,促进了荧光分析技术的发展,对中国科学仪器的更新换代和光纤系统在非通讯领域的应用及产业化具有促进作用.