随着化工行业（精细化工）的不断发展，对产品质量的要求越来越严格. 在产品检验过程中，液相色谱（LC）和气相色谱（GC）的检验结果对产品质量有着关键性影响。然而，在液相色谱（LC）和气相色谱（GC）检测过程中，由于产品中存在大量的杂质，分辨率较低，需要耗费大量时间进行人工对比分析. 为了解决这个问题，我们引入了LIMS实验室管理系统.

杂质分析是一种通过学习算法对产品的历史检验数据进行聚类分析和相似度对比分析的方法。它能够分析出产品中每种杂质出现的时间范围，并与生产完成后的产品检验结果进行对比分析. 这样，我们可以及时发现新出现的异常杂质，并提供相应的异常提醒. LIMS实验室管理系统在杂质分析中起到了关键的作用.

国工智能解决方案中的LIMS实验室管理系统（MAI-LIMS）与国工人工智能化学平台（MAI-CLI）系统进行交互对接. 当实验室管理系统（MAI-LIMS）完成检验并生成检验报告时，它会将检验数据（包括时间、峰面积、高度和面积百分比）发送到国工人工智能化学平台（MAI-CLI）系统. 国工人工智能化学平台（MAI-CLI）利用机器学习对历史检验数据进行处理，将所有检验数据中的杂质进行聚类分析，并给每种杂质赋予相应的标签。

在生产过程中，相关人员通过LIMS实验室管理系统（MAI-LIMS）对检验结果进行验证. 当检验完成后，实验室管理系统（MAI-LIMS）会将结果反馈给国工人工智能化学平台（MAI-CLI），进行与学习数据的对比分析。针对与主峰相距较远的杂质，系统通过杂质系数和杂质时间两个因素进行相似度分析，判断该检验结果中的杂质是否为新增或异常杂质.

分析完成后，系统将分析结果发送回实验室管理系统（MAI-LIMS），对出现新增或异常的杂质进行异常提醒. 同时，系统通过SPC折线图的形式将杂质展现出来，使用户能够直观地了解杂质的变化趋势.

通过引入LIMS实验室管理系统，杂质分析的效率得到了显著提高. 不仅减少了人工对比分析的时间和工作量，还能及时发现产品中的异常杂质。这为化工行业提供了更加可靠和高效的产品质量控制手段.

因此，LIMS实验室管理系统在杂质分析中的应用具有重要的意义，将为化工行业的发展提供有力的支持. 。