海洋溢油事故是全球海洋环境面临的重大威胁之一，其引发的生态破坏、经济损失和社会影响不可估量。从石油开采、运输到储存环节，一旦发生泄漏，油污会迅速扩散形成油膜，破坏海洋生物栖息地，并通过食物链威胁人类健康。因此，高效的海洋溢油检测技术成为环境监测领域的核心课题。随着遥感技术、化学分析和人工智能的快速发展，现代溢油检测已从传统的目视观测发展为多维度、高精度的综合监测体系，但如何在复杂海况下实现快速识别、精准溯源和动态追踪，仍面临技术瓶颈。
海洋溢油检测需覆盖污染范围、油种特性及环境影响三大方向：
1. 油膜分布检测：通过监测油膜覆盖面积、厚度及扩散轨迹，评估污染严重程度。重点关注油膜的物理形态变化与漂移规律。
2. 油种识别分析：利用化学指纹技术鉴别原油或成品油的来源，包括API比重、硫含量、多环芳烃（PAHs）等特征指标。
3. 环境影响评估：检测海水溶解氧、浮游生物死亡率、底栖动物群落结构等生态参数，量化溢油对生态链的破坏程度。
4. 污染溯源追踪：结合海洋动力学模型与污染特征图谱，定位泄漏源并预测扩散路径。
现代检测手段形成空-天-海立体监测网络：
卫星遥感监测：利用SAR（合成孔径雷达）检测油膜表面波纹特征，可见光/红外传感器识别油膜光谱反射差异，单颗卫星日监测范围可达百万平方公里级。
航空红外/紫外成像：搭载热红外相机探测油膜与海水的辐射温差，紫外荧光技术可检测薄油膜（厚度＜0.1μm），检测精度达ppb级。
现场快速检测技术：便携式GC-MS（气相色谱-质谱联用仪）实现油种成分的即时分析，LIF（激光诱导荧光）技术可在10秒内完成油膜厚度测定。
生物传感器技术：基于微生物燃料电池的传感器可连续监测水体毒性，检测限低至0.1mg/L。
智能算法应用：深度学习模型通过处理遥感影像数据，油膜识别准确率提升至92%以上，误报率低于5%。
全球主要采用以下标准化检测框架：
国际标准：
- IMO《MEPC.1/Circ.881》规定油膜厚度分级标准及采样规范
- ASTM D7066-04规范水面油膜的红外检测方法
- ISO 9377-2:2000规定水中油含量的气相色谱测定法
中国国家标准：
- GB 17378.4-2007《海洋监测规范》明确溢油现场采样与实验室分析流程
- HY/T 147.3-2013规定航空遥感溢油监测技术指标
- NB/SH/T 0916-2020制定船用燃料油指纹识别标准
操作标准体系：要求采样过程遵循"三平行"原则（平行样、平行点、平行层），实验室分析需通过CRM（认证参考物质）验证，数据质量需符合±15%的相对偏差标准。
随着量子传感、纳米材料和太赫兹技术的发展，新一代检测设备正朝着微型化、智能化的方向演进。欧盟H2020计划研发的微流控芯片检测仪，可在30分钟内完成油水分离与成分分析。我国"十四五"海洋环境监测规划提出构建天基-岸基-船载协同观测网络，力争将溢油发现响应时间缩短至2小时内。未来检测技术将深度融合物联网与区块链技术，实现污染数据的实时共享与可信存证。
