随着海洋中石油资源的不断开发,泄漏到海洋环境中的石油也日益增多,它不仅威胁着海洋生态环境,同时也严重影响着人们的身体健康。因此,快速、有效地检测出海洋环境中的石油类污染物对于保护海洋生态环境和人类健康具有重要意义。石油产品中含有大量的多环芳烃,其具有较强的荧光特性。与传统荧光光谱分析技术相比,三维荧光光谱分析技术因其分析速度快、灵敏度高、破坏强度小等特点已逐渐成为石油类污染物检测的重要手段之一。本文将采取以三维荧光光谱技术为基础并结合特征数据提取算法、化学计量学中的多维校正算法和模式识别方法的分析策略来最终实现对石油类污染物的高效、准确的定性以及定量分析。本文基于光致发光原理,详细阐述了荧光光谱技术的具体检测过程以及三维荧光光谱的基本特征;简述了几种常用的荧光光谱分析方法,并详细介绍三维荧光光谱技术的光谱特性,确定了荧光法检测石油类污染物的可行性。为实现复杂多组分石油类污染物的分类识别,以石油类混合物中具有代表性的柴油、航空煤油、汽油和润滑油为研究对象,建立以三维荧光光谱技术为基础,并结合NMF算法和模式识别方法的分析策略来实现油类污染物的准确分类。通过设计具体实验,在对采集得到的三维荧光光谱数据进行预处理后,利用NMF算法提取二维特征光谱数据以实现组分表征,再构建3种分类模型,并根据分类准确率、灵敏度以及特异性等评判标准对比分析分类效果。该分析策略有效实现了石油类污染物混合溶液液的分类识别,为海洋环境中石油类污染物检测提供了一种新思路。为进一步提高分类准确率,在第三章的基础上,引入二阶校正算法中的PARAFAC算法,同样结合模式识别方法得到另一种分析策略。利用PARAFAC算法对得到的三维荧光光谱数据进行解析,并对其中有意义组分进行表征分析,同样再构建3种分类模型根据评判标准对比分析分类效果。该分析策略相比于第三章的分析方法,其分类准确率得到了小幅度提高,有效解决了复杂体系下混合石油类污染物的分类鉴别问题。将海水pH值作为新一维度引入实验,构建激发波长-发射波长-p H维度-样本个数的四维响应数阵。在三维荧光光谱技术的基础上,结合三阶校正算法对石油类污染物进行定性分析与定量浓度预测。研究比较APQLD算法与AWRCQLD算法在定性分析方面的性能,计算评估两种算法的平均回收率、预测均方根误差以及相对误差等评估定量分析方面技能的品质因子参数。该分析策略表明即使引入新的干扰因素,三阶校正算法仍能对石油类污染物进行准确的定性分析与定量浓度预测。