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。

依据GB/T 20155-2006《电池中汞、镉、铅含量的测定》，使用原子吸收火焰法和冷原子吸收法对电池中的铅、镉、汞含量进行了测定。该方法回收率为95.23～99.99%之间，线性相关系数大于0.9998，相对标准偏差在0.56%～1.04%。该方法操作简便，可满足电池在环境中重金属污染综合防治分析的检测要求。

本文使用岛津氨基酸分析仪建立了19种氨基酸茚三酮柱后衍生分析方法，并应用于饲料中氨基酸的测定。本方法使用外标法定量，在10-200 nmol/mL的浓度范围内，19种氨基酸的线性相关系数均大于0.9996，检出限在0.23~2.56 nmol/mL之间，定量限在0.76~8.54 nmol/mL之间。精密度实验中，保留时间的RSD在0.01%~0.38%之间，峰面积的RSD在0.20%~2.52%之间。分离度满足GB/T 18246-2019《饲料中氨基酸的测定》的要求，可为相关从业人员提供参考。