在環境保護、石油化工和工業廢水處理領域，水中油類污染物的精準檢測至關重要。目前行業普遍采用三種主流檢測技術，各有其獨特原理與適用場景。

1、紅外分光光度法（國家標準方法）

作為我國《水質 石油類和動植物油類的測定 紅外分光光度法》（HJ 637-2018）的指定方法，常用設備為臺式水中油測定儀，該技術通過四氯化碳萃取水樣中的油類物質，在特定紅外波段（2930 cm?1、2960 cm?1、3030 cm?1）檢測C-H鍵特征吸收。其核心優勢在于：

靈敏度達0.01 mg/L，滿足嚴格環保標準

可區分石油烴（烷烴、芳烴）與動植物油

抗干擾能力強，適用于復雜工業廢水

但需使用有毒萃取劑，操作流程耗時約40分鐘/樣品，設備成本約幾千到上萬元不等，適用于實驗室精準分析。

2、紫外熒光法（現場快速篩查）

基于芳烴化合物的熒光特性，該方法在激發光（254 nm）照射下檢測360 nm熒光強度。其突出特點是：

檢測速度極快（<2分鐘/樣品），無需萃取

便攜式設備僅重3kg，適合應急監測

對船用燃料油、原油等芳烴含量高的油類靈敏度達0.001 mg/L

但無法檢測非熒光性礦物油（如柴油），且受水體濁度影響，多用于船舶壓載水、油田周邊水體的初步篩查。

3、氣相色譜法（組分精細解析）

通過色譜柱分離后經FID檢測器定量，可同時測定C8-C40的烴類組分：

實現油品“指紋識別”，區分原油、潤滑油等污染源

檢出限低至0.1 μg/L（如EPA 8015方法）

支持動植物油脂的脂肪酸甲酯化分析

配備自動頂空進樣器時，單樣品分析需30分鐘，設備投入超50萬元，主要應用于污染溯源鑒定及科研領域。

當前技術迭代正朝向綠色化與智能化發展：新型氟化溶劑逐步替代四氯化碳，激光誘導熒光技術將紫外檢測限推進至ppt級，而人工智能算法（如卷積神經網絡）開始應用于色譜峰自動解卷積。

選擇檢測方法需權衡精度需求、時效壓力與成本約束。未來隨著微流控芯片與傳感器技術的發展，兼具實驗室精度與現場便捷性的第三代檢測設備將重塑行業格局。