水质中矿物油的检测受到人们的广泛关注,快速准确地鉴别水中矿物油的种类,对于实施水环境的污染防治具有重要意义。本文针对环境检测要求,采用灵敏的荧光分析法,对于多种矿物油水混合溶液的三维荧光谱,运用神经网络进行模式识别的基本原理,将主成分分析法和BP神经网络相结合,提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架。选取矿物油三维荧光谱的特征参量,组成原始特征向量,采用主成分分析法进行预处理,而后选取主成分运用BP神经网络实现油种鉴别。本文论述了荧光测量法的基本原理及特点,根据实验得到几种污染油的二维荧光光谱,同时提出了传统二维荧光光谱法本身存在的局限性。设计了荧光测量系统,采用脉冲氙灯作为激发光源,采用衍射光栅作为分光系统,光电倍增管结合IVC102精密积分放大器,对微弱信号进行检测。提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架。具体步骤为:提取三位荧光谱特征参量,数据标准化后进行主成分分析,再将主成分输入神经网络进行模式识别,输出矿物油所属类别。