海上溢油突发事件主要有海上石油开采井喷事故、海底输油管道破损溢油事故和海运船舶碰撞溢油事故等类型。随着经济的增长,我国对石油的依赖越来越强烈,石油进口量于2017年已超过4.2亿吨,首次超越美国成为世界上最大的石油进口国。本文在分析海上溢油突发事件与非常规突发事件的共性基础上,着眼于发挥海上溢油突发事件历史案例的参考功能,结合人工智能研究方法、情景分析、情景安全熵研究了基于情景的海上溢油突发事件表达、基于自然语言处理从历史案例提取信息的情景构建方法、基于安全熵的海上溢油情景安全程度的度量方法、基于深度强化学习的海上溢油情景最优应对策略训练方法。主要内容和成果如下:1)在深入剖析海上溢油突发事件的基础上,指出海上溢油突发事件难以预测、演化衍生复杂、危害广、处置难等特点,针对上述特点提出了基于情景的海上溢油突发事件表达方法,以此作为本文研究的切入点。2)着眼于发挥海上溢油突发事件历史案例在辅助决策中的重要价值,本文提出了使用语义分析的方法,从文本中提取与海上溢油突发事件有关的情景元素构建情景,实现了从“事件”到“情景”转换过程。3)针对现有的海上溢油突发事件辅助决策系统多以情景匹配的方法提供决策支持,存在历史案例利用不充分的情况,本文提出了基于深度强化学习的最优策略训练方法。应用该方法训练最优应对策略模型时,不仅充分利用了现有的历史案例,而且能结合决策意图训练出有目的性的应对策略模型。4)在以上研究成果的基础上,设计了分布式集群框架下的海上溢油突发事件应急辅助决策系统核心模块:海上溢油突发事件案例管理功能模块、海上溢油突发事件情景构建功能模块、海上溢油突发事件最优情景最优应对策略训练模块。上述“海上溢油突发事件的情景表达与最优应对措施研究”对“情景-应对”范式的应急管理理论和应急响应技术可能做了有益的探索,有利于海上溢油突发事件应急决策水平的提高。