基于荧光成像与深度学习的实时溢油浓度评估系统开发及其环境应用

本研究针对传统溢油评估方法耗时昂贵、受环境限制等问题，开发了集成荧光成像、深度学习(MobileNetV3+CNN)与移动应用的实时监测系统。通过1,530张萘基(NACO)与芳香萘基(ANCO)原油荧光图像训练，模型在交叉测试中R2达0.9958，RMSE仅9.28，并创新性引入自适应保形预测提供置信区间。该技术突破实现了野外快速、低成本检测，为环境应急响应提供精准决策支持。

　　

海洋石油泄漏如同生态系统的"无声海啸"，随着全球能源需求激增和海底管道老化，类似2010年"深水地平线"的灾难风险持续攀升。传统检测手段如气相色谱-质谱联用(GC/MS)需耗时数日的实验室分析，卫星遥感又受云层干扰，而肉眼观测易将藻类荧光误判为油膜。这些技术瓶颈使得应急响应常陷入"数据延迟"困境，错失黄金处置时机。

美国地质调查局(USGS)资助的研究团队独辟蹊径，将智能手机荧光摄影与人工智能结合，构建了一套"从镜头到云端"的溢油监测革命性方案。研究人员采集阿塞拜疆两种典型原油——古纳什利油田的萘基原油(NACO)和纳夫塔兰市的芳香萘基原油(ANCO)，在0-500 mg/L浓度梯度下获取1,530张荧光图像。通过MobileNetV3网络提取特征，耦合定制卷积神经网络回归模型，系统在交叉验证中展现出惊人的适应性：训练NACO数据后预测ANCO浓度时R²仍达0.9767，而混合训练时性能进一步提升至0.9958，远超传统机器学习算法。

关键技术突破体现在三方面：首先采用轻量化网络架构确保手机端实时运算；其次创新引入保形预测(Conformal Prediction)生成动态置信区间；最后开发配套移动应用实现"拍摄-分析-上传"闭环，用户可随时获取带误差范围的浓度值。实验设计尤为严谨，将2023年11-12月NACO数据用于训练，2024年6-7月ANCO数据用于测试，模拟真实场景中新油种识别挑战。

在"跨数据集测试"章节，模型对未知油种ANCO的预测误差仅9.28 mg/L，证明其强大的特征迁移能力。"组合数据集"实验则显示，当训练集包含两种油类时，模型能自动学习光谱特征的共性规律，将均方根误差降低至7.15 mg/L。讨论部分特别指出，该系统成功克服了野外光照条件波动、手机型号差异等现实干扰，通过图像标准化预处理保持稳定性。

这项发表于《Journal of Hazardous Materials Advances》的研究，首次实现了"口袋实验室"级的溢油定量检测。其环境意义不仅在于0.5秒的闪电级分析速度，更开创了公民科学参与环境监测的新模式——任何智能手机用户都可成为生态哨兵。正如作者强调，当墨西哥湾漏油事故等灾难重演时，该技术能帮助应急团队绘制实时污染热图，为围油栏部署和消油剂喷洒提供厘米级精度的决策依据。未来通过持续扩充油种数据库，这套系统有望成为海洋环境监测的"瑞士军刀"，在气候变化加剧能源基础设施风险的背景下，为蓝色星球筑起智能防护网。