GC-MS结合电子鼻技术对不同茶区茉莉花茶香气的差异比较

为探究不同产区茉莉花茶香气差异,采用气相色谱-质谱(GasChromatography-Mass Spectrometry,GC-MS)结合电子鼻(Electronic Nose,E-nose)技术对西南、华南、江南三大茶区的8种茉莉花茶进行香气研究。结果表明,8个样品共鉴定出香气成分58种,其中西南、江南、华南茶区分别为45种、51种、47种。江南茶区香气化合物总量最高。共有香气成分主要包括邻氨基苯甲酸甲酯、顺式-3-己烯醇苯甲酸酯、乙酸苄酯、水杨酸甲酯、芳樟醇、吲哚等。其中水杨酸甲酯在江南茶区含量最高(22.32μg/g),分别较华南、西南茶区高33.96%、68.01%;邻氨基苯甲酸甲酯(67.39μg/g)和吲哚(43.84μg/g)含量在华南茶区最高。茉莉花茶香气评价指数(JasmineTea Flavor Index,JTF index)分析表明西南茶区样品等级最高。香气聚类分析将共有香气成分分为3类,分别呈花香、茉莉花香和草木香。通过电子鼻技术可知样品香气物质变化与硫化物、碳氢化合物、芳香化合物有关,并能有效区别样品香气。综上,三大茶区样品香气种类差异不明显,但各香气成分含量差异显著(P<0.05),江南和华南茶区的样品特征性香气成分含量较高,西南茶区样品综合指数高。

基于GC-IMS和GC-MS技术结合化学计量法分析干燥方式对香椿挥发性成分的影响

为研究干燥方式对香椿挥发性风味物质的影响,利用气相色谱-离子迁移谱技术(gaschromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)和气相色谱-质谱联用技术(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)、相对香气活性值(relative odor activity value,ROAV)对真空冷冻干燥、热泵干燥、热风干燥、微波真空干燥的香椿样品进行挥发性成分分析,并进一步结合化学计量方法主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA),探究样品间挥发性成分的差异性。结果表明,通过GC-IMS检测到78个峰,鉴定出59种化合物。通过GC-MS鉴定出94种挥发性化合物,主要挥发性成分是硫化物、烯烃类和醛类。经过干燥后总挥发性化合物的含量显著降低。通过ROAV法确定了(E,Z)-二-1-丙烯基二硫化物、2-巯基-3,4-二甲基-2,3-二氢噻吩、正己醛、2-己烯醛、丁香酚等为香椿样品中关键香气化合物。PCA和PLS-DA结果表明,不同干燥方式的样品与新鲜样品有明显的分离,彼此之间也有明显的区别。鲜样和真空冷冻干燥样品为一组,其他3个干燥香椿样品为一组。根据变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)得分共筛选出10种(VIP>1)标志挥发性化合物。干燥方式对香椿风味特性影响显著,真空冷冻干燥组与鲜样最为接近,考虑实际应用热泵干燥为香椿最适宜的脱水方式。本研究为热加工过程中风味品质控制提供一定的理论参考。

SPME-HS-GC-MS与电子鼻分析不同产地多花酒黄精气味特征

目的:分析不同产地多花酒黄精的气味特征,为产地判别、分析方法改进提供依据。方法:以11个产地的多花酒黄精细粉为研究样品,采用固相微萃取-顶空进样-气质联用法(SPME-HS-GC-MS)分析多花酒黄精挥发性成分,采用电子鼻智能感官评定技术分析多花酒黄精气味雷达图,采用主成分(PCA)、Loadings方法分析电子鼻信号响应结果,构建产地判别模型。结果:SPME-HS-GC-MS法结果共鉴别出32个挥发性成分,其中19个差异性挥发性成分可用于8个产地的区分。电子鼻结果表明,主成分判别分析能较好地区分不同产地多花酒黄精,多花酒黄精在气味上的差异主要体现在芳香成分,氮氧化合物、氨类、烷烃、甲烷等短链烷烃、无机硫化物、有机硫化物等。结论:不同产地多花酒黄精的气味特征存在差异,可作为产地判别依据。电子鼻技术可为多花酒黄精分析及质量标准提供简单、快速的新方法。

HS-GC-MS联用测定河南传统西瓜豆酱中的挥发性成分

以河南传统发酵的西瓜豆酱为研究对象,采用自动顶空进样-气质联用(HS-GC-MS)法测定其挥发性成分。通过单因素试验分别考察了平衡温度、平衡时间、震动频率及样品氯化钠的添加量对挥发性成分的影响。结果表明,平衡温度90℃,平衡时间50 min,震动频率6次/秒,不添加氯化钠为测定较优条件。在此条件下,鉴定出自然发酵西瓜豆酱中挥发性成分有10类共82种,其中醇类12种,酯类10种,烯烃类14种,醛类6种,酮类8种,醚类4种,酸类1种,烷烃类10,含N化合物7种和其他10种。相对含量较高的是烯烃类、醛类和醇类,分别为23.848%,22.537%和19.743%,三者之和占挥发性成分总量的66.12%,其次是酯类和酮类,分别占11.945%和6.839%,这三种成分对河南传统西瓜豆酱的特征风味起着至关重要的作用。

GC-MS分析大莪术根茎挥发油成分

文章分析了大莪术根茎挥发性成分,并探究不同加工方法对其成分的影响,为大莪术的加工工艺筛选和进一步的研究开发提供实验依据。利用冷冻干燥和真空干燥处理新鲜的大莪术根茎样品,采用水蒸气蒸馏法提取大莪术挥发油,应用GC毛细管柱进行分离、质谱检测、面积归一化法测定相对含量,分析其挥发性化学成分。由于不同干燥方法加工大莪术根茎挥发油的组分绝大部分相同,但是相对含量存在一定差异。实验证明,大莪术根茎主要含有表莪术呋喃烯酮、β-榄香烯、β-桉叶醇、吉马酮、莪术双环烯酮、蓬莪术环氧酮、莪术烯、β-石竹烯等挥发性成分,均具有一定的生理活性,具有广泛的开发前景。

鼻吸能量棒中挥发性成分的GC-MS法检验

鼻吸能量棒在中小学生中的风靡引起社会各界的普遍关注和极大担忧,对其成分进行检验可为明确其是否具有身体危害性提供依据。利用固相微萃取结合气相色谱-质谱法(GC-MS)对收集到的15个品牌21种不同气味的30个鼻吸能量棒样品进行检验,共检出69种化合物,除包装标明的樟脑、冰片、薄荷脑所含有的左旋樟脑、右旋樟脑、龙脑、异龙脑、薄荷醇等主要成分外,还检出化妆品行业常用溶剂C11、C12、C13、C16的异构烷烃和丰富的烯烃、酯类、醇类、醛类等植物精油、合成香料原料及中间体成分。对相同品牌不同气味、不同品牌相同气味的鼻吸能量棒检出成分进行综合分析和分类比对,结果表明,鼻吸能量棒成分复杂,含量各异,且与包装标示不符,长期滥用能够危害人的身体健康,加之使用方式有诱导吸毒的负面示范效应,急需规范整治。

超声辅助-GC-MS联用分析斯里兰卡桂叶油挥发性成分

采用超声辅助萃取结合气相色谱-质谱联用法(Gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析斯里兰卡桂叶油中挥发性成分。结果表明,①斯里兰卡桂叶油中共检测出32种挥发性成分,包含烯烃类、酚类、酯类、醇类、醛酮类、杂环类化合物;②其中酚类化合物总含量最高,为23.05 mg/g,占总挥发性物质的81.10%;③斯里兰卡桂叶油中含量较高的物质为丁香酚(23.05 mg/g)、苯甲酸苄酯(1.04 mg/g)、芳樟醇(0.53 mg/g)、氧化石竹烯(0.43 mg/g)、反式肉桂醛(0.15 mg/g)。

基于GC-MS分析牛肉不同部位对牛肝菌牛肉酱品质及挥发性香气成分的影响

本实验选用5个不同部位的牛肉分别制作牛肝菌牛肉酱,包括牛后腿(BHL)、牛肩(BS)、牛霖(BK)、牛腩(BB)、牛腱子(BT),探讨了不同部位牛肉对香辣牛肉牛肝菌酱品质和挥发性香气成分的影响。结果表明,牛腩制作的牛肝菌牛肉酱感官评分最高,为87.4分;质构结果显示,牛腩制作的牛肉酱品质最好,其硬度、弹性、胶粘性、咀嚼性为14.01 N、4.71 mm、3.22 N、15.30 mJ;不同部位牛肉酱的L^(*)、a^(*)值均具有显著性(P<0.05)差异;电子鼻能有效区分不同部位牛肉制作的香辣牛肉牛肝菌酱;风味物质方面,检测出的挥发性风味物质为牛后腿84种、牛肩肉36种、牛腱子52种、牛霖102种、牛腩87种,其主要香气成分与电子鼻分析敏感物质类型相符合,其中己醛、D-柠檬烯、α-蒎烯、二烯丙基二硫化物、茴香脑为5种部位共有的香气成分,且ROAV>1。综上所述,采用不同的牛肉部位制作香辣牛肉牛肝菌酱,以牛腩部位为原料为最佳。研究结果为今后牛肉类酱料烹饪加工工艺和风味特征辨别提供理论依据和数据参考。

GC/LC-Q/TOF MS测定当归中农药残留及膳食风险评估

采用气相色谱/液相色谱-四极杆飞行时间质谱(GC/LC-Q/TOF MS)对100例市售当归样品进行了989种农药残留分析,按照风险排序法对检出农药的风险等级进行归类,采用点评估法评估了检出农药的慢性、急性膳食摄入风险,危害指数法(HI)计算了累积风险值。100例当归的总检出率为95%,共检出27种农药,其中甲拌磷和毒死蜱的检出率较高,农药残留量为0.0010~1.4077 mg/kg。依据《中国药典(2020年版)》和GB 2763-2021,检出农药中只有甲拌磷、甲基异柳磷、特丁硫磷有最大残留限量(MRL)值,其中甲拌磷的超标率最高。风险排序结果表明,高风险农药为甲拌磷、特丁硫磷、甲基异柳磷。膳食摄入风险和累积风险结果显示,检出农药的慢性膳食摄入风险(%ADI)和急性膳食摄入风险(%ARfD)平均值分别为0.2908%和0.0978%,均远低于100%;慢性累积暴露危害指数(HIc)和急性累积暴露危害指数(HIa)分别为0.06689和0.01173,均远小于1,慢性和急性膳食摄入风险及累积风险均处于可接受水平。当归中检出农药的膳食摄入和累积暴露的风险均较低,但仍需加强对农药使用的监管,建议制定当归中检出的中等风险农药的MRL值。

GC-MS/MS测定中药中13个挥发性有机化合物

目的:建立一种测定经大孔树脂制备提取的中药中正己烷、苯、1,2-二氯乙烷、甲基丙烯酸甲酯、甲苯、氯苯、邻二甲苯、间二甲苯、对二甲苯、苯乙烯、1,2-二乙苯、二乙烯苯、萘13个挥发性有机化合物的通用方法。方法:采用气相色谱-质谱法测定供试品中13个挥发性有机化合物,以多反应监测模式采集数据。结果:对1批三七总皂苷、2批蒺藜皂苷提取物、2批银杏叶提取物、2批到手香提取物、2批到手香糖足愈合膏、1批益心酮片,合计10批样品进行测定。其中检出部分挥发性有机化合物,检测指标合格,安全风险较低。结论:建立的方法便捷、准确度高、灵敏度强,可用于经大孔树脂提取制备的中药提取物或制剂中挥发性有机化合物残留量的快速筛查和检测,可为中药质量安全监管提供参考。

基于GC-MS和快速气相电子鼻对我国东北地区代表性粳米香气组分分析

为探究我国东北地区4种代表性粳米(香米五优稻4号、绥粳18和非香米龙粳31、盐丰47)香气组分差异,通过顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)和快速气相电子鼻(Flash GC e-nose)技术对粳米香气组分进行鉴定。研究采用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)和层次聚类分析(HCA)等方法对4种粳米香气组分进行分析,结果表明,4种粳米的主要香气组分构成类似,以己醛、壬醛等醛类为主;五优稻4号主要香气成分含量显著(P≤0.05)高于其他3个品种粳米,使得其香气更加浓郁;关于粳米香气组分鉴定技术,GC-MS技术的准确度和检测范围优于电子鼻技术,而检测效率低于电子鼻技术。

双酶辅助水蒸气蒸馏法提取肉豆蔻精油及其GC-MS成分分析

采用双酶辅助水蒸气蒸馏法提取广西产肉豆蔻的精油,并通过GC-MS对其进行成分分析。正交实验结果表明,最优提取工艺条件为加酶量2%、酶解pH 4.0、酶解温度40℃,在此条件下,肉豆蔻精油的得率为6.50 mL/100 g。利用GC-MS和保留指数法从精油中鉴定出56种化合物,占精油总量的99.71%,主要成分为肉豆蔻醚(16.60%)、甲基丁香酚(14.78%)、桧烯(13.47%)、(+)-柠檬烯(7.29%)、4-萜烯醇(6.75%)、榄香素(6.62%)、γ-松油烯(4.28%)、反式-甲基异丁香酚(3.73%)、β-蒎烯(3.59%)和黄樟素(3.22%)。

盾翅藤属4种植物叶片挥发性成分的GC−MS分析

采用GC−MS对盾翅藤、贵州盾翅藤、广西盾翅藤和倒心盾翅藤4种植物叶片的挥发性成分进行测定和分析。结果表明:盾翅藤属4种植物叶片中共鉴定出187种化学成分,其中醇类23种、芳香烃类11种、酚类3种、醚类1种、醛类20种、酮类27种、烷烃类25种、烯烃类43种、酯类22种、其他类12种。盾翅藤属4种植物叶片共有的化学成分为59个,特有成分随种类不同成分和含量有差异。盾翅藤、贵州盾翅藤和广西盾翅藤的主要成分是醛类和醇类化合物,达到73.74%~86.85%;倒心盾翅藤主要成分是醇类、烯烃类和醛类化合物,达到68.46%。盾翅藤叶片的挥发性成分以环己醇(31.58%)、己醇(23.24%)和反式−2−己烯醛(15.76%)为主,贵州盾翅藤以反式−2−己烯醛(55.63%)和己醛(15.13%)为主,广西盾翅藤以反式−2−己烯醛(41.83%)和环己醇(10.18%)为主,倒心盾翅藤以己醇(24.36%)、环己醇(11.35%)为主。盾翅藤属4种植物叶片挥发性成分的组成和含量差异明显,结果可为盾翅藤属植物的培育和资源开发利用提供参考。

浆纱棉织物中聚乙烯醇的Py-GC/MS快速鉴别研究

通过裂解-气相色谱/质谱联用(Py-GC/MS)技术对聚乙烯醇(Polyvinyl alcohol,PVA)的裂解特征进行分析,提出了一种快速鉴别浆纱棉织物低含量PVA的方法,研究该方法的干扰因素和检出低限。结果表明:PVA在400℃下的裂解特征性较为显著,裂解产物含有乙醛、2,5-二氢呋喃、丁烯醛、3-戊-2-酮、2,4-己二烯醛、苯甲醛、苯乙酮、甲基苯甲醛和辛-2,4,6-三烯醛;结合质谱特征可从PVA浆纱棉织物的裂解总离子流图(TIC图)中鉴定乙醛、丁烯醛、2,4-己二烯醛和苯甲醛,以这4种产物为PVA的裂解特征即可快速鉴别PVA;而纯棉织物、淀粉、聚丙烯酸浆料、CMC和海藻酸钠的裂解TIC图中均未检测到上述4种产物,不会干扰该方法的结果。该方法无需样品前处理,具有快速、准确、灵敏等特点。

GC-MS结合电子鼻、电子舌分析6种糖炒燕山板栗的风味成分

为了研究6种糖炒燕山板栗香气的构成特点及品种间滋味和气味上的差异。以6种糖炒板栗为原料,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)技术及气味活性值(Odor activity value,OAV)法分析6种糖炒板栗的挥发性风味成分和关键香气化合物,并结合电子鼻和电子舌对其挥发性气味成分和滋味进行分析。结果表明,通过GC-MS技术从6种糖炒板栗的挥发性成分中共检测出57种化合物,其中酯类19种,醇类12种,醛类5种,酮类5种,烯烃类4种,苯环类4种,胺类2种,其他类6种;其中23个OAV>1的成分被确定为糖炒板栗的关键香气成分。电子鼻评价结果显示6种糖炒板栗的主要挥发性气味成分为醇类、醛酮类、氮氧化合物、有机硫化物、无机硫化物以及甲基类几种。电子舌评价结果显示6种糖炒板栗在各项味觉指标上整体较为相似,其中丰富性和鲜味传感器对不同糖炒板栗的响应值最大,酸味和涩味最小,丰富性、鲜味、甜味、咸味、苦味、苦味回味6个指标为糖炒板栗的主要味觉指标。6种糖炒板栗的挥发性风味成分和含量都存在一定的差异,即不同品种糖炒板栗中的挥发性风味成分不同,且同种化合物在不同品种间的含量也有区别。通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)、雷达色谱图分析、GC-MS技术结合电子鼻/电子舌可较好的区分不同品种糖炒板栗风味的差异,并确定其关键香气成分,为不同糖炒板栗的风味研究提供理论依据。

基于GC-MS分析不同资源姜黄挥发油成分及含量差异

为比较不同资源姜黄挥发油成分的异同,采用水蒸气蒸馏法提取24批姜黄样品挥发油,采用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)分离鉴定各色谱峰的化学成分;采用聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)对24批挥发油成分进行组学分析和差异代谢物筛选。结果表明,24批姜黄挥发油提取得率为0.30%~1.10%,从中共检测出63种成分,主要为姜黄酮类成分,相对含量在50%以上,其次为萜烯类物质,含量低且组成复杂。建立姜黄挥发油GC-MS指纹图谱,相似度在0.911~0.997之间,从中确认7个共有峰。HCA和PCA将其中21个样品分为A组和B组,OPLS-DA筛选出19个差异代谢物,聚类热图分析显示A组的特征性成分为姜黄酮类物质芳姜黄酮、α-姜黄酮和β-姜黄酮,B组为姜烯、β-红没药烯和β-倍半水芹烯等16种萜烯类成分。结果表明,不同产地来源的姜黄挥发油存在一定的质量差异,姜黄酮的含量与姜黄切面的颜色直接相关,含量越高,姜黄颜色越深。该研究通过对比24批不同来源的姜黄挥发油成分及其差异物质,为今后姜黄种质资源鉴定和质量评价提供了科学依据,筛选出6种挥发油和姜黄酮类成分含量均较高的优异种质,可用于指导姜黄新品种选育。

岩蔷薇精油的GC-MS分析及其抗氧化性

采用气相色谱质谱联用(GC-MS)法,对岩蔷薇精油化学组成进行分析,并采用1,1-二苯基-2-苦肼基(DPPH)和2,2-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐(ABTS)法研究岩蔷薇精油的体外抗氧化性。结果表明,对岩蔷薇精油进行定性定量分析后共鉴定出37种化合物,已鉴定成分相对含量占精油总量的99.76%(体积分数)。相对含量较高的成分为2-甲基-4,5-壬二烯(体积分数17.97%)、香叶醇(体积分数8.87%)、芳樟醇(体积分数7.17%)、橙花醇(体积分数6.49%)、甲酸香茅酯(体积分数6.46%)和1-丁烯亚基环己烷(体积分数5.88%),共占总成分的52.84%(体积分数)。岩蔷薇精油对DPPH自由基和ABTS自由基的清除率可达70.81%和90.00%,表明岩蔷薇精油具有较好的抗氧化能力。

基于GC-MS和机器学习的深静脉血栓形成预测

通过研究深静脉血栓形成(DVT)大鼠血液中内源性代谢物的变化规律筛选特征代谢物以此构建疾病预测模型,用于DVT的临床诊断和法医学鉴定.采用下腔静脉结扎法构建DVT大鼠模型,术后72 h采集心血,通过气相色谱-质谱法(GC-MS)分析得到大鼠血清中的小分子代谢谱.通过正交偏最小二乘判别分析结合Mann-Whitney U检验初步筛选得到与DVT发生相关的22个差异代谢物,涉及的体内代谢通路有乙醛酸和二羧酸代谢、三羧酸循环(TCA循环)以及丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢.采用基于随机森林分类算法的特征选择方法(Boruta)从上述差异代谢物中进一步筛选出13个与DVT强相关的特征代谢物集合,构建了基于不同机器学习算法(逻辑回归、线性判别分析和Adaboost集成算法)的DVT预测模型.结果显示,构建的线性判别分析模型对DVT的预测准确率可达87%,模型的精度、召回率、F1分数和受试者特征曲线下面积(AUROC)分别为0.88,0.86,0.87和0.95.研究表明,采用GC-MS代谢组学结合机器学习算法构建的DVT预测模型可为DVT的诊断、治疗以及法医学鉴定提供技术支撑.

白木香6个不同种质所结沉香的GC-MS分析

本研究旨在为区分白木香不同种质、品种选育及有针对性地开发利用等方面提供科学依据,以白木香6个不同种质的结香样品为研究对象,分别为海香1号(Aquilaria sinensis‘Haixiang 1’)、海香2号(A.sinensis‘Haixiang 2’)、海香3号(A.sinensis‘Haixiang3’)、皮油种、大叶种和囊泡种。采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法对乙醚法超声提取的结香样品成分进行分析研究。结果表明:6个不同种质所结沉香的挥发性成分中倍半萜类较高,而色酮类较低;种质间差异较大,共有成分仅有2个,即叔丁基对甲酚和2,2'-亚甲基双-(4-甲基-6-叔丁基苯酚)。倍半萜类成分的数量(10~26种)和总相对含量(25.39%~87.50%)较高,以白木香醛为主,其中海香3号中的倍半萜类数量和含量最高。色酮类的数量(1~3种)和总相对含量(4.66%~37.32%)较低,以2-(2-苯乙基)色酮为主,其中海香1号中的色酮类数量和含量最高,而海香3号、大叶种和囊泡种中均未检出。海香1号、海香2号、海香3号和皮油种所结沉香具有较丰富的致香成分,如白木香醛、7α-H-9(10)-烯-11,12-环氧-8-氧艾里莫芬烷和卡拉酮等;海香2号、海香3号、皮油种和囊泡种所结沉香中含有多种倍半萜成分,如沉香螺旋醇和沉香雅槛蓝醇等;海香1号和海香2号所结沉香中的苄基丙酮成分含量较高;海香1号、海香3号和大叶种所结沉香中的7α-H-9(10)-烯-11,12-环氧-8-氧艾里莫芬烷和6,7-二甲氧基-2-(2-苯乙基)色酮等成分含量较高。白木香6个不同种质所结沉香的挥发性成分在种类及含量上具有较大差异,可根据活性成分的差异进行有针对性地开发。

基质溶剂校正结合高温离子源GC-MS/MS同时分析烟气中16种多环芳烃

本研究建立了高温离子源气相色谱-三重四极杆串联质谱(GC-MS/MS)法结合基质溶剂校正,使用样品萃取溶液直接进样,同时测定卷烟主流烟气中16种多环芳烃(PAHs)。考察了常温和高温离子源对目标物响应情况的影响,探究基质溶剂制备方法及基质效应对目标物定量结果的影响,分析市售不同圆周卷烟烟气的释放分布情况。结果表明,16种PAHs的定量工作曲线在各自线性范围内的相关系数R2为0.996 4~0.999 8,检出限为0.29~1.48 ng/支,定量限为0.95~4.94 ng/支,在低、中、高3个不同添加水平下的平均回收率为87.71%~123.26%,精密度为1.58%~9.45%。通过分析参比卷烟3R4F,该方法的检测结果与文献报道结果无明显差异。采用该方法检测市售58个品牌卷烟样品中的PAHs,总释放量为742.76~1 505.99 ng/支,并随卷烟焦油量减少而下降。该方法具有前处理简便,准确及重复性好的优点,适用于卷烟主流烟气中痕量PAHs的定量分析。