包括食品在内的生物源产品含有多种成分，通过对这些成分进行全面分析，可以了解批次和制造方法差异对产品的影响，并根据成分模式预测未知产品的特征等。此类研究最近正在食品领域盛行，这类研究通常被称为代谢组学，研究时需要结合如多元分析和机器学习等分析软件，是最热门的分析方法之一。质谱仪（如LC-MS和GC-MS）已被视为代谢组学必不可少的工具。质谱仪具有出色的定性能力，在对检测到的成分进行识别时发挥着强大的功能。但另一方面，质谱仪也存在一些问题，如装置容易积蓄污垢，更新仪器调谐信息前后数据的质量有很大变化，所以不适合用于长期获取大量数据。特别是在GC-MS中，样品需通过三甲基硅烷化处理（TMS化）来测定

在交通运输行业，像高强度钢这样的薄层材料在减少车辆重量来提高燃料效率方面一直受到关注。然而，高强度钢在冲压成型后易出现形状缺陷问题，压制模具的生产所需的时间和成本遇到重大挑战。计算机辅助工程（CAE）分析方法的最新进展和计算机的计算速度提高了高强度钢冲压成型的模拟精度。这使得我们能够预测冲压成型产品的理想形状，从而大幅降低压制模具的开发时间和成本。 实现高精度冲压成型模拟需要确定Lankford值（简称γ 值），该值是代表金属薄板成型性的指标之一。γ值是材料在厚度方向延展性的一个定量指标，与材料的可拉性（其对冲压成型性有显著贡献）相对应。在ISO 10113（2020年

参考GB/T 5009.12-2010和GB/T 5009.15-2003方法标准，采用石墨炉原子吸收法测定了水产品中铅和镉的含量。实验结果表明，铅和镉的线性关系良好（R≥0.9993），样品回收率测定数据良好(回收率>95%)。该方法方便可靠，适合测定水产品中铅和镉元素的含量。