本文提出了一种基于热裂解-气相色谱质谱联用仪（Py-GCMS）多元数据分析的分析方法，利用在纸张样品Py-GCMS分析过程中检测到的生物标志物，鉴别区分不同纤维材料来源的东亚传统手工纸。首先以总离子色谱（TIC）响应为输入变量，然后利用提取离子色谱（EICs）以提高主成分分析(PCA)的效果。研究还分析了不同数据预处理方法（原始响应与标准化值）对主成分分析的影响，包括变量的不同权重（权重为1 vs权重为1/std，其中std代表标准偏差）。结果表明，与常用的显微分析技术相比，Py-GCMS技术能够鉴别出具有相似微观形貌特征的手工造纸材料，如桑科下桑属和构属植物纤维。数据预处理影响了主成分分析模

硫化学发光检测器（SCD）具有对导入检测器的硫原子（S原子）数量进行线性响应的特性。因此，即使是不同的含硫化合物，只要在SCD中导入了相同数量的S原子（S摩尔数），就具有相同的灵敏度（具有等摩尔灵敏度）。另外，针对在化合物中具有2个或3个硫原子的化学物质，具有与其硫原子数量相对应的2倍、3倍的线性灵敏度。通过利用SCD的上述等摩尔灵敏度特性，可以对化合物结构不明的含硫化合物进行定量分析。例如，被应用于检测样品中总硫原子量等的定量方法中。

本文介绍使用岛津AGS-X 100N电子万能试验机，配合岛津500N薄膜气动单推夹具，参考《GB/T 13542.6-2006 电气绝缘用薄膜 第6部分电气绝缘用聚酰亚胺薄膜》标准要求，对聚酰亚胺薄膜进行拉伸测试，获取拉伸强度和断裂延伸率数据。该测试对于评估聚酰亚胺（PI）薄膜的生产质量和力学性能稳定性，提供了准确的数据支持。