(1) 通過(guò)高分辨靜電場(chǎng)軌道阱氣質(zhì)聯(lián)用儀（GC-Orbitrap/ MS）對(duì)不同牌號(hào)的汽油（92號(hào)、95號(hào)、98號(hào)）樣品進(jìn)行汽油 成分分析，結(jié)合Compound Discoverer軟件的非靶向未知物 定性分析流程，共定性分析出913個(gè)化合物。 (2) 主成分分析（PCA）結(jié)果表明，不同組的樣品點(diǎn)有效地聚 在一起（PC1、PC2兩個(gè)主成分可以解釋90.3%的變異量， PC1 80.7%, PC2 9.6%）。 (3) 通過(guò)火山圖（p<0.05, Log2 Fold Charge>2）找到92號(hào) 和98號(hào)油品中的標(biāo)志性化合物173個(gè)，定性下調(diào)化合物145 個(gè)，上調(diào)化合物28個(gè)，下調(diào)化合物主要為甲基萘的同分異構(gòu)體 和同系物、聯(lián)苯類(lèi)、芴、蒽、菲、熒蒽、芘類(lèi)等含多個(gè)苯環(huán)的 化合物，上調(diào)化合物主要為C8H18、C9H20、C10H22、C11H24 、 C12H26的飽和烷烴。 (4) 高分辨靜電場(chǎng)軌道阱氣質(zhì)聯(lián)用儀（GC-Orbitrap/MS）結(jié) 合組學(xué)分析軟件Compound Discoverer，以組學(xué)分析思路對(duì) 油品進(jìn)行成分分析，并尋找其中關(guān)鍵的標(biāo)志化合物，為油品分 析提供新的方法和思路。