行业创新 | 溢油快速溯源鉴别智能系统的开发

       2017年，中国首次超越美国成为全球最大原油进口国，同时我国作为海运大国日益增长的海上交通运输及渔业作业加大了航运船舶碰撞事故和海上溢油事故导致环境污染的风险。溢油污染不仅给海洋生态环境造成巨大影响，也给沿岸的社会、经济和人类的身体健康和带来直接危害。例如2010年美国墨西哥湾原油漏油事件和2018年我国“桑吉轮”事件均对周边海洋生态环境造成严重影响。因此为保障我国海岸带经济的可持续发展，对我国海上溢油应急响应能力和基于人工智能技术的油样快速溯源分析技术提出了迫切的需求。

       相比陆地溢油事故，海上溢油所发生的海域范围辽阔，特别是油样经过长期日光暴晒降解，使得溢油取证和溯源鉴别充满挑战。油指纹鉴别技术是目前溢油溯源的主要技术手段，该方法充分利用油品本身的组分特征差异进行溯源。将基于溢油本身的有机特征、炼制工艺、储存运输方式、风化时间等因素导致油品指纹的差异性，通过气相色谱、二维色谱串联质谱等不同分析检测手段获取反映油品特征的色谱峰，形成油指纹信息。再通过分析现有油指纹和嫌疑溢油指纹之间的相关性，来鉴别和确认溢油源。依据我国《海面溢油鉴别系统规范》（GB/T 21247-2007）规定，按照1个油样品重复测定2次，单个油样数据查找50个指标化合物并进行3组数据处理，需要耗费3-5个小时。此外，当遇到“无主溢油”事故的情况，则需要技术人员将无主溢油的谱图特征与指纹库中存档的数千个油样谱图进行逐一比对筛选，并将获得的色谱峰进行诊断比值、标准偏差、重复性限等繁琐运算，耗时费力且容易出现遗漏，导致溢油快速鉴别难以实现，方法的时效性大打折扣。

       有鉴于此，为提升应对海上不明溢油源污染事故应急响应能力，完善海上溢油应急管理模式，中国海事局烟台溢油应急响应中心于2020年启动了《溢油鉴别分析数据与管理系统》项目，该项目依据GB/T 21247-2007海面溢油鉴别系统规范，通过对油指纹的GC、GC/MS、GCxGC/MS数据的自动化解析、对齐、积分及比值计算，实现满足国标要求的自动化溯源鉴别以及化学计量学算法的智能模式识别。在以中心尹晓楠博士为代表的技术攻关团队的带领下，科迈恩科技、青岛励图高科共同参与了系统开发。其中由科迈恩科技承担核心的溢油智能辅助溯源鉴别系统，以及船舶油漆鉴别子系统、AI辅助溢油模式识别系统及油指纹库的开发建设。

       该系统从设计层面实现了包括国标重复性限法（GB/T 21247）的自动化比对分析流程，以及结合溢油指纹库大数据及机器学习算法，设计提供了我国首个基于油指纹数据的人工智能辅助辨别系统。烟台溢油应急技术中心作为海事系统唯一拥有船舶、海上石油平台油指纹库，通过此次引入智能化色谱-质谱数据比对及化学计量学技术，将溢油与石油化工类复杂样品分析与前沿的人工智能和机器学习技术开发相结合，所开发的溢油鉴别智能系统包括油指纹库、油样比对分析系统以及人工智能辅助分析系统，可对油样的GC、GC/MS以及GCxGC QTOF/MS仪器所采集的各类油样数据进行化合物积分、鼓包分析、可视化比对分析、风化程度分析，以及诊断比值分析等溢油检测国标的分析流程，以及基于机器学习算法的人工智能模式识别及溢油指纹库快速搜索和匹配功能。实现嫌疑油样及无主溢油的快速、精准识别，数据的处理时间和计算耗时将从现在手工计算的1-2天缩短至数分钟以内。

       该系统的研制开发将为我国海洋溢油事故应急响应及快速溯源跟踪提供领先的技术支撑平台，有力推进海面溢油鉴别的标准提高，极大提升溢油事故排查溯源应急响应的效率，为海上溢油事故执法调查提供了重要的技术支撑。同时，该系统还可为修复海洋生态环境，海洋突发事件应急响应技术研究提供了技术支持，为我国海洋防灾减灾和提升国家海洋权益提供了有力技术支撑。

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