目前,石油污染已成为影响水环境安全的主要污染源之一,其不仅造成水生生物死亡,渔业生产受损,珍惜物种灭绝,大气循环受影响,生态平衡遭破坏,同时也使世界各国政府和人民遭受巨大经济损失。因此,快速准确地鉴定污染油的种类、性质和来源,对于水环境监测管理及污染防治具有重要意义。本文在综合分析国内外利用荧光分析方法鉴别油种发展现状的基础上,针对传统荧光分析法的局限性,提出了基于三维荧光光谱多特征模式识别的油种鉴别技术,并开展了一系列的实验研究及算法分析工作。首先在阅读大量国内外文献的基础上,开展了探索性实验,熟悉了矿物油的荧光化学基础,明确了三维荧光分析应用于矿物油种类鉴别的可行性并设计了具体的实验操作方法。其次,根据实验设计,利用实验室现有的荧光测量系统cary eclipse,对多个矿物油样品进行了三维荧光光谱测定,获得了大量油品的三维荧光光谱数据。利用特征参量统计方法获取了三维荧光光谱的表观知识,基于图像信息统计理论,提出了利用等高线特征谱相关性进行油种识别的新方法。最后,为了充分提取三维荧光光谱包含的矿物油组分信息,利用平行因子分析技术,建立了各种矿物油的平行因子分析模型及基于分解得分向量的油种鉴别方法,并利用模型进行原始光谱估计。本文实验分析了来自加油站和炼油厂的油类样本,依据所得三维荧光谱的等高线特征和平行因子模型实现了不同油类的鉴定工作,得到了一致的分类结果。同时,对平行因子的纯组分估计结果进行了初步探索,证明了其估计结果的有效性。本研究所提出的不同油类识别方法,不仅操作简单,成本低,分析速度快,识别结果准确,而且对相近油类的区分度好,为油类定性分析提供了有效依据,可作为水质监测领域油品定量分析的建模依据,平行因子分析结果亦为精细化工领域微组分鉴定提供了参考依据。