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。

本文利用岛津气相色谱仪GC-2010 Pro，参考国家标准，采用校正面积归一法，建立了测定工业用N-甲基吡咯烷酮含量的方法。对N-甲基吡咯烷酮及其杂质，连续6次进样，N-甲基吡咯烷酮及其杂质峰面积RSD值均小于2%，完全满足日常检测的要求。

本文采用全二维气相色谱质谱联用法（GC×GC-qMS）对三种电子烟烟液中烟碱及禁用成分进行分析，结果表明，全二维气相色谱较常规气相色谱具有更强大的分离能力，能够为复杂基质样品的测定提供准确的分析结果。