高效筛查：岛津香味数据库包括香味物质的分析信息，可利用保留时间、质量色谱图、质谱图3种信息准确高效定性识别香味化合物。 模型判定：基于空杯香气无需准确定量分析，即可构建人工智能判别模型，实现酱香型白酒年份判定。

本文建立了气相色谱质谱联用仪测定土壤和沉积物样品中酞酸酯类化合物的分析方法。结果表明：在20~500 μg/L浓度范围内，各化合物的线性良好，相关系数均在0.999以上。以浓度为50 μg/L的混合标准溶液重复进样6次，各组分峰面积的相对标准偏差（RSD%）均在4%以下，精密度良好。实际样品中加标，加标浓度为0.2 mg/kg水平下，土壤样品各组分的加标回收率分布在94.4~111.6%之间，沉积物样品各组分的加标回收率分布在96.9~104.0%之间。本方法可为土壤和沉积物样品中的酞酸酯类化合物的测定提供参考。

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