液相色谱串联质谱是兽药残留测定的利器。随时检测项目的不断增多，多兽残同时分析也越来越普遍。但在数据处理时，多组分分析常常需要花费更多的时间，并且兽药基质复杂，干扰成分多，有可能造成积分异常的情况。质谱数据处理的准确性直接影响到定量结果的异常，本文介绍了基于“AI”算法的Peakintelligence ™数据解析模块的特点及其在多兽残数据自动化处理中的应用。通过加载人工智能和机器学习的数据处理算法可以有效避免积分异常，尤其是在遇到色谱峰拖尾、基线复杂、响应低等复杂多变的情况时，可获得科学合理的积分结果。

在食品制造工厂，从质量管理和确保安全性的观点来看，在制造设备清洗后确认是否有之前的产品残留并验证其量是否在允许值以下的清洗确认越来越受到重视。食品中除了有机物外，还包含蛋白质和氨基酸等，有机物通过总有机碳（TOC）对浓度进行评价，作为氮氧化合物的蛋白质和氨基酸通过总氮（TN）对浓度进行评价。因此，通过对清洗制造设备后的水中含有的TOC和TN进行测定，能够确认设备是否有得到有效地清洗。一般情况下，测定食品中蛋白质含量常使用凯氏定氮，需要使用大量化学试剂和器具进行分解和蒸馏等，所以，需要手动操作数小时。然而，如果使用岛津总有机碳分析仪与热分解－化学发光方式的总氮单元 TNM-L 组合而成的系统来进

本文使用岛津公司电磁式疲劳试验机 MMT-100N，复合材料专用夹具，对复合材料EVA 薄膜的疲劳测试与动态滞弹性测试。试验证明，岛津公司 MMT-100N 可满足各项测试要求，EVA 薄膜夹具保证疲劳试验中样品不打滑等特性。