本研究主要是发展一个实用的方法质量亏损过滤技术（MDF），一个数据获取后的处理技术，通过高分辨质谱获得的准确分子量对已知化合物中复杂分子离子峰的快速分类。运用具有高分辨率、灵敏度和质量精确度的四极杆飞行时间质谱结合高效液相色谱对麦冬提取物进行LCMS/MS 全扫描。为了消除复杂基质的干扰，MDF 方法能够将麦冬皂苷和麦冬黄酮全扫描质谱色谱峰迅速识别出来。MDF 方法精确度的评价主要是参照结构识别的鉴定结果。MDF 基本分类后，从混合离子阱和飞行时间质谱（LCMS-IT-TOF）碎片离子分析中可以对麦冬提取物中目标成分和非目标成分进行识别鉴定。通过这种方法，超过50 种麦冬皂苷和27 种麦冬黄酮

在方法开发过程中，梯度优化不仅需要创建大量的分析计划，还需要人工干预，以便根据分析结果探索最佳条件。LabSolutions MD是一款支持方法开发的专用软件，具有独特的AI算法，可自动优化梯度条件，并通过设置分离度标准，自动搜索符合标准的梯度条件。本文介绍了自动优化梯度功能在儿茶素、茶黄素和没食子酸（15种化合物）同时分析中的应用。

三元正极材料中，阳离子混排导致的无序会影响电池的性能。本文使用岛津X射线衍射仪测试了三元正极材料样品，使用GSAS软件完成了Rietveld精修，拟合结果良好，拟合优度χ2为1.675，通过精修得到Ni2+在Li层的占位率为4.3%，该占位率可直接评估三元材料中阳离子混排程度。类似的步骤可以用于锂离子电池正极材料的研发和质量控制工作。