【项目背景】

石油在全球能源结构中的地位举足轻重，深刻影响世界经济与政治，随着“21世纪海上丝绸之路”倡议推进，石油贸易愈发关键。

中国作为快速发展的国家，石油进口量大、消费量高，水路运输在石油运输中至关重要，且中国海上石油开采成就显著，如“深海一号”投产，产能不断增长，海洋石油工业未来潜力巨大，在国家能源安全等多方面作用将愈发凸显。但与此同时，全球海上石油运输与开采活动频繁，水下溢油事故风险增加，水下溢油相比海面溢油监测难度大、危害更严重，使其受海水温度、盐度、海流、油的性质及海底地形地貌等复杂因素交互影响，现有的研究对这些因素内在联系和作用机制揭示不足，导致难以准确预测水下溢油动态和沉底油行为模式，应急响应与治理面临挑战。

综上所述，深入剖析水下溢油形成关键因素并构建动态预测模型意义重大，既能填补理论技术空白，也能为海上溢油事故应急响应、环境评估和后续治理提供科学依据与技术支持，助力海洋环境保护。

【解决方案】

本研究旨在深入探究水下溢油形成的关键因素及建立动态预测模型。一方面，研究团队设计实施系列实验剖析油品属性、悬浮颗粒特性以及混合作用能量对水下溢油形成机制的影响，因实验未能明确关键影响因素，便采用人工智能技术与偏最小二乘回归模型结合的方法，历经数据搜集与预处理、模型构建与优化、模型训练与验证、模型输出分析与解释等步骤，采集并处理事故海域多方面特征数据，运用模型及算法量化分析、识别关键因素、计算溢油量，建立动态预测模型预测沉底油情况，成果数字化可视化后集成到溢油监测管理系统，为应急响应提供依据。另一方面，研究整理不同油品分散实验数据，基于溢油通量模型进行无量纲分析建立新模型预测溢油分散情况，利用多元线性回归求解未知系数，运用偏最小二乘法建立预测油膜表层沉积物密度、溢油最大沉降率和颗粒平衡消耗量的模型，改进经验模型，建立多元线性回归方程描述因素关系，整合密度预测和分散率模型构建全面的水下溢油形成动力学模型，由于影响水下溢油密度因素复杂，难建有效理论模型，采用偏最小二乘回归法建立并分析水下溢油密度预测模型，开发动态预测系统，为海上溢油应急响应提供有力工具，且模型和系统将持续优化服务于海洋环境保护和溢油事故管理。

【特色成效】

该项目采用人工智能技术与偏最小二乘回归模型结合的方式，处理复杂的水下溢油相关数据，能够有效应对实验数据中的多重共线性问题，在数据处理和模型构建方面具有创新性。这种跨技术领域的融合运用，相较于单一技术手段，能够更深入地挖掘数据背后的信息，提升对水下溢油关键因素的分析能力。同时，构建多种模型，包括动态预测模型、水下溢油形成动力学模型、水下溢油密度预测模型等。这些模型从不同角度对水下溢油的形成、发展及相关特性进行了量化和预测，全面涵盖了水下溢油研究的关键方面，形成了较为完整的技术体系。通过整合密度预测和分散率模型，进一步提高了对水下溢油现象的整体理解和预测能力。在数据处理环节，对事故海域多方面特征数据进行采集和预处理，运用先进的数据清洗、异常值检测、缺失值填充和特征工程等技术，确保数据集的完整性和可靠性。

【指导教师简介】

李婉然老师，大连东软信息学院专任教师，工学博士，双师双能型教师、B 级双语教师。毕业于大连海事大学，先后获理学学士、工程硕士、工学博士学位，曾任职于英特尔 (大连) 半导体有限公司担任工艺工程师，具备深厚的学术积淀与企业实践经验。

教学工作中，李婉然老师主讲《嵌入式软件开发基础 I》《程序设计语言 - C 语言（双语）》等多门核心课程，多个学期学生评教满分，教学成果丰硕。近年来斩获第四届全国高校电子信息类专业课程实验教学案例设计竞赛国家三等奖、北部赛区一等奖，第十一届电工电子基础课程实验教学案例设计竞赛北部赛区二等奖，获评大连东软信息学院校级优秀实验教学案例，教学水平广受认可。

科研领域，主要研究方向为化学与毒理学方向，主持大连市青年科技之星项目、辽宁省教育厅高校基本科研项目、辽宁省科技厅博士启动基金等纵向科研项目 5 项，参与纵横向项目 4 项；发表 SCI 论文 10 余篇，中文核心论文 2 篇；获发明专利 2 项、实用新型专利 1 项、软件著作权 4 项，科研实力突出。

       实践指导方面，李老师悉心培育学生创新能力，指导国家级、省级大学生创新创业训练计划项目各 1 项；带领学生在人工智能算法精英大赛、全国电子设计大赛等高水平赛事中屡获佳绩，累计斩获国家级三等奖 1 项、省级一等奖 2 项及多项省级二三等奖。凭借在教学、科研与实践中的卓越表现，她获评大连东软信息学院 “优秀新星”（全校仅 5 人）、辽宁省优秀毕业生、大连市优秀毕业生等荣誉称号。