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在GC×GC系统中，检测器是另外一个非常重要的组成部分。除了需要满足经典GC中对检测器的要求，GC×GC分析中的峰宽较窄（峰底宽在50~300 ms），因此需要非常快的采集速率（如100 Hz），与高速GC对检测器的要求类似，主要是由于再聚焦作用，从 2 D馏出的色谱峰非常窄（通常为 50~600 ms），而这些窄峰要求检测器有极小的死体积和快速的采集速率，以保证能够完整地重建2D色谱图。通常情况下，正确画出一个色谱峰需要至少6个采集点，这就是为什么一个理想的GC×GC检测器的采集速率必须达到20~100 Hz。
至今，已有部分检测器被证明适用于GC×GC峰的鉴别，如氢火焰离子化检测器（FID）。FID死体积小，上升时间短，采集速率快（通常在50~300 Hz），曾经是GC×GC的首选检测器。FID检测器的另外一个优点是对碳元素的质量响应，对石油工业领域的应用研究特别重要。因此，GC×GC早期的主要应用领域即为石油化学领域。由于石油等样品组分具有很高的碳含量，因此FID是非常理想的检测器。随后，一些元素选择性检测器在GC×GC中的应用也开始有了报道。
虽然电子捕获检测器（ECD）很早就已商品化，但是直到20世纪90年代末才用作GC×GC的检测器，主要是因为微电子捕获检测器（μECD）的出现。与传统ECD相比，μECD检测器检测区体积小得多，而扫描速率更高，可达到50 Hz。由于μECD对含卤素的化合物，如农药和多氯联苯（PCBs）等具有非常高的选择性，因此其与GC×GC的组合将GC×GC技术应用推广到了环境领域。此外，μECD灵敏度很高，非常适合于超痕量分析。但是μECD的线性响应范围较窄，通常在2~3个数量级以内，而且将μECD用于GC×GC时，还需要对系列参数进行优化，如使用较高流速的辅助气（150~450 mL/min）时，数据采集速率较低（50 Hz）。虽然μECD的检测区体积较小（30~150μL），但仍然比FID的要大，因此使用μECD时仍不可避免地导致峰变宽，会对GC×GC系统的峰容量造成一定影响。
GC×GC也可以采用一些更加特别的检测器，如原子发射检测器（atomic emission detector，AED），以及元素选择性更强的检测器，如硫化合物检测器（sulfur compound detector，SCD）。这些检测器的应用研究已有相关报道。在AED中，由能量激发的等离子体引起硫化合物进行燃烧，从而产生硫氧化物，并发出特定波长的光，可通过光电倍增管进行检测。发出的光与样品的硫含量直接成正比，检测限达到pg水平，但采集速率非常低，仅为10 Hz。尽管如此，据文献报道，当额外插入一根传输线加强谱带展宽时，AED可以给出相对较好的结果。SCD主要的缺陷是采集速率太低，且不与其物理尺寸相关，而是与电流速度相关，因此必须进行调整以使其能够在合适的实验条件下工作。氮化学发光检测器（nitrogen-specific chemiluminescence detector，NCD）的原理与SCD相似，只是检测波长不同。NCD与GC×GC结合已经被用于柴油中中性（吲哚和咔唑）和碱性（吡啶和喹啉）含氮化合物的分析。
氮磷检测器（nitrogen phosphorus detector，NPD）对包含磷和氮元素的有机化合物具有选择性，也已被用于GC×GC中。NPD的结构与FID类似，但是原理不同。NPD的感应器与FID不同，使用氯化铷珠或氯化铯珠，放置在靠近氢气喷射口的加热线圈内。这一检测器对氮和磷元素有很强的灵敏度和选择性，其采集速率大约为 100 Hz。对于咖啡豆中的三种甲氧基吡嗪分析物，NPD的检出限比FID低20倍。NPD的主要缺陷是在使用时，必须优化气体流速，包括氢气、氮气和空气。
目前，也出现了一些使用双检测器的GC×GC应用。例如，采用NPD和ECD进行蔬菜样品中多种农药残留的分析。将 2 D色谱柱末端与微流分流装置相连，将馏出物平均地分配到两个检测器中。ECD和NPD响应值的比值，定义为检测器响应比（detector-response ratio，DRR），可提供化合物除了 1 t R 和 2 t R 的定性信息。
质谱（mass spectrometry，MS）是GC中最强大的检测器之一，更是定性分析的首选检测器，在GC×GC中也一样。MS可以提供化合物的结构信息，相当于给GC×GC增加了一个额外的维度，即通过GC×GC和MS的结合，具有了三个分析维度，可以应对各种分析挑战。20 世纪 90 年代中期，学者们为了将GC×GC和MS联用进行了一系列的研究，可直接鉴别经过分离的分析物，以实现目标化合物的分析和污染物的扫描筛选。扇形场（sector）、四极杆（quadrupole）和离子阱（ion trap）这三种质量分析器，虽然和GC的联用非常普遍，但是它们和GC×GC的联用受到一定的限制，主要是由于这几种质量分析器采集速率相对较低。而飞行时间（time of flight，ToF）质谱仪扫描速度快，扫描质量范围宽，选择性强，可以对重叠峰进行去卷积，因此更加适用于GC×GC分析。
GC×GC对高采集速率的要求，对表征峰宽较窄的 2 D色谱峰的需求，激发了研究人员对ToF MS的兴趣。在 2000 年发表的一篇文章里，Van Deursen等首次报道了GC×GC和ToF MS的联用。其他研究小组进一步开展了研究，并就GC×GC-ToF MS仪器的分析分离能力进行了阐述。ToF MS的工作原理使其可以达到高达每秒 500 张质谱图的采集速率。对于100 ms的峰来说，这一速率对每个峰可采集多达 50 个数据点，完全能够满足描绘高斯形状色谱峰的要求。与选择离子监测（SIM）模式下的扇形、四极杆和离子阱质量分析器不同，每次ToF MS采集的结果均包括一个全扫描的MS图。在采集的质量范围内，与任何质量相关的信息都进行了采集，因此可用于峰鉴别和/或定量。作为一个非扫描的MS仪器，ToF MS产生的MS数据具有非偏态的优点，这是由于所有离子都在色谱图的同个时间点上进行采集，从而使得在整个GC色谱峰范围内离子比保持不变。当共馏出的化合物碎片离子不同时，利用MS的一致性可以对重叠的色谱峰进行MS去卷积。去卷积后的离子流（deconvoluted ion currents，DICs）可以进一步地用于在MS领域解决色谱共馏出的问题。在这种操作下，即使色谱峰中化合物的纯度很差（共馏出），仍然可以获得纯净的MS数据。只要色谱中共馏出的化合物在它们峰顶端的保留时间有微小的差别，并且MS数据有足够大的差别，就可以对重叠峰进行去卷积。而对于未知同分异构体等化合物，由于其MS数据差别较小，去卷积的困难度较高。
目前，LECO公司已经有了商业化的GC×GC-ToF MS系统，其可靠性和稳定性已经得到了证明，因而被视为常规的分析仪器。GC×GC-ToF MS已经得到了广泛的应用，包括石油化学样品的分析，精油、植物中痕量农药，食物中含卤毒物和卷烟烟气的分析等。如今，虽然已经在GC×GC和ToF MS的硬件结合上取得了一定的成果，但是在数据处理方面，仍需要进一步研究、开发和设计方法和软件，以保证使用者在进行复杂分析时，能够方便快捷地收集数据并进行数据处理和挖掘，例如采用同位素稀释定量方法分析大量痕量水平的分析物。
GC×GC和ToF MS的结合产生了一种新的分析工具，可以为GC×GC数据提供额外的一个维度，如图3-17所示。
图3-17 GC×GC-ToFMS分离的四维图
基于色谱解析和MS解析的结合，GC×GC-ToF MS具有极高的分离能力。如果将经典GC与一般的检测器，如FID，μECD等，即为两个坐标轴的系统，其中 1 D为 t R ， 2 D为强度，GC×GC-ToF MS可以被看作4个坐标轴的系统，包括 3 个分离维度，其中 1 D为 1 t R ， 2 D为 2 t R ， 3 D为强度， 4 D为MS信息，如图3-17所示。因此，GC×GC-ToF MS非常适合分析组成复杂的混合物。因为一组分析物通常不太可能在两个维度（不同GC固定相）有完全相同的 t R 和完全相同的MS数据。在GC×GC-ToF MS的实际应用中，当化合物离开 2 D色谱柱时就开始进行MS数据的采集，因而可以获得大量的MS图。假设GC分离时间为45 min，采集频率为每秒50张MS图，共可产生135 000张完整的MS图。然后，将记录下来的MS数据进行比较，并且/或者根据与标准MS图的相似度进行评价，可以鉴别组成一个群簇的与同一个分析物对应的 2 D色谱峰。例如，两个峰如果有相同的MS数据和 2 t R ，在数据处理过程中可视为同个峰簇的一部分，并在定量过程中进行加和计算。
在色谱分离中，总是尽量减小或避免共馏出问题，而ToF MS的分析和解析能力恰好可对GC×GC中共馏出的化合物去卷积。当共馏出组分能产生特征离子，就可以使用MS进行去卷积。例如，部分PCBs化合物，使用1DGC分离时会出现共馏出现象，即只形成一个色谱峰，而使用μECD检测器进行GC×GC分离可形成两个色谱峰，即有两个化合物在 2 D得到分离，而使用GC×GC-ToF MS则能够同时鉴别3个分析物。
2008年到2014年，低分辨率（LR）ToF MS是GC×GC领域中使用最普遍的系统（约占所发表文献的78%），主要与其较高的MS频率和去卷积能力有关。此外，LR ToF MS在“全质谱”模式下具有较好的灵敏度。ToF质量分析器并不会一次扫描一个离子，而是将从离子源中提取的离子包脉冲化到飞行管中。此外，市售MS仪中MS数据库通常是使用四极杆MS产生的质谱图构建的，即使鉴别正确，MS数据库匹配值也较低，如在正向搜索时低于850。
LECO Pegasus LR ToF MS仪器已被广泛用于GC×GC领域，并且具有上述优点。一项靶向研究测定了河水中的97种有机污染物，是GC×GC LR ToF MS应用的一个很好的例子。研究首先采用固相萃取（SPE）对目标分析物进行预浓缩。样品制备和低温调制过程均有助于提高灵敏度，方法定量限为2~185 ng/L。每种污染物使用四个离子（一个定量离子和三个定性离子）进行扫描。图3-18显示了毒死蜱（质荷比（ m / z ）为197），甲草胺（ m / z 160）和3，5 二氯苯甲酸（ m / z 173）的三个二维选择离子色谱图（EIC），分别对应7、15和12 ng/L的河水浓度水平。此外，即使浓度非常低，也可以获得高质量的去卷积MS数据。在图3-18中还可以看到单位质量的EIC的选择性很低，存在基质干扰，会对特定污染物的含量过高估计。以上研究得出结论：（1）GC×GC有助于减少（但不能完全消除）目标分析物与基质干扰物之间的重叠；（2）方法灵敏度很高；（3）“全质谱”（ m / z 范围为50~500；质谱产生频率为100 Hz）的存在可以对样品进行非靶向的筛选。
代谢组学涉及对生命有机体特定部分中所有或尽可能多的代谢物的非靶向分析，因此代谢组学样品通常具有很高的复杂度，需要采用高分辨率的GC方法。Risticevic和Pawliszyn优化了固相微萃取（SPME）-GC×GC-LR ToF MS分析苹果代谢产物的方法。该研究对七种SPME纤维进行了测试，包括聚二甲基硅氧烷（PDMS），聚丙烯酸酯（PA），聚乙二醇（CW），二乙烯基苯（DVB）/羧基（CAR）/PDMS，PDMS/DVB，CAR/PDMS和carbopack Z/PDMS，分别检测到549、977、897、1163、1053、1167 和 745 种代谢物（最低信噪比和数据库匹配值分别为 50 和 750）。研究得出结论，DVB/CAR/PDMS相提供了最平衡的分析物覆盖范围和最多的提取代谢物数量（830个）。峰顶图和色谱图中部分峰非常拥挤，显示出使用GC×GC进行分离的必要性。
图3-18 SPE-GC×GC-LRToF MS选择离子色谱图的扩展图（左）和河水样品中鉴别出的污染物的质谱图（右）
其中，（a）为7 ng/L的毒死蜱，（b）为15 ng/L的甲草胺，（c）为12 ng/L的3，5 二氯苯甲酸
气相色谱与高分辨（HR）ToF MS的结合形成了一种强大的分析方法，特别是HR ToF MS提供了灵敏的全质谱数据，具有高分辨率和高质量准确度的特点。在精确质谱中，根据分子离子可以推导出分子式。使用具有窄质量窗口的EIC可以减少或消除化学噪声和基质干扰，对目标物进行高选择性的分析。GC-HR ToF MS既可用于靶向分析，也可用于非靶向分析，后者通过与质谱数据库匹配完成。此外，还可以在分析完成后检查全质谱数据中是否存在之前未检索到的化合物。对于这两种分析，通常都不需要HRGC。对于所有非靶向分析，是否需要采用HR GC取决于样品的复杂性。
GC×GC与JEOL JMS-T100GC HR ToF MS系统结合使用，可以分析河水中的目标物质，包括23种有机氯农药（OCPs）和非靶向分析。使用搅拌棒吸附萃取（SBSE）进行分析物提取，检测限在10~44 pg/L。HR ToF MS仪器的采集频率为25 Hz，质量范围为45~500 m / z 。作者还进行了非靶向检索，并确定了河水中的20种污染物。图3-19（a）和（b）为污染物——二嗪农的准确质量质谱图和单位质量质谱数据库质谱图。对于二嗪农，反向因子（衡量未知质谱中数据库质谱中信号存在的程度）为818，而分子离子的质量误差非常低，为0.000 3 Da。
图3-19 二嗪农的准确质量质谱（a）和质谱数据库质谱（b）（二嗪农的理论质量为 m / z 304.1011）
LECO通过使用“折叠飞行路径”技术将HR ToF MS（Pegasus GC HRT）仪器进行了商品化。HR系统具有高达200 Hz的质谱产生频率，良好的质量准确度（<10 -6 ）和三种不同分辨率的操作模式：单位质量，高（25 000 FWHM）和超高（50 000 FWHM）模式。在超高模式下，可以使用的GC质量范围有限。除了电子轰击电离（EI）外，还可以使用化学电离（CI）离子源。在第13届国际色谱联用技术研讨会上，Zimmermann首次介绍了使用HR ToF MS系统（EI）和GC×GC结合的应用。
使用HR ToF MS技术，虽然可以获得很高的质谱分辨率（5~10 ppm），但是在采集速度方面受到明显的限制。尽管如此，已有研究评估了使用HR ToF MS与GC×GC相结合在峰鉴别方面的优势。当质量分辨率为5 000时，可达到每秒25张质谱图的采集速率。由于ToF MS的采集速率与质量范围不相关，因此可以获得完整的质谱信息，从而可以预测元素组成，以进行峰鉴别。可以预见的是，未来关于GC×GC-HR ToF MS将会有更多的研究成果产生。
在首次尝试GC×GC和ToF MS的组合之前，Frysinger和Gaines于1999年首次报道了GC×GC与qMS联用在石油化学领域的应用。qMS主要的缺陷在于进行组分鉴别时，使用全扫描模式（45~350 amu）的扫描速率过低，约为每秒2.43次扫描，远远低于表征典型峰宽为200 ms的 2 D色谱峰的要求。
要克服这一缺点，必须降低GC×GC分离，以获得峰宽至少为1 s的 2 D色谱峰。这一做法会导致每个色谱峰上仅有三个数据点，不足以获得准确的峰形或用于定量分析。但是，这一方法仍然可以使用采集到的质谱进行部分峰的鉴别。这是第一个有意义的GC×GC和MS联用的实际案例。
新一代快速扫描四极杆对于高达200 Da的一定质量范围，采集速率可达到20~35 Hz，使得GC×GC分析达到每个色谱峰3~8个数据点。但是，由于扫描仪器的质谱不均匀，一个色谱峰不同位置的离子丰度有差别，因此严重影响了定量和定性分析的准确性。
总而言之，对于质量范围有限（100~300 Da）的诸多分析，快速扫描qMS可作为ToF MS非常有效的替代方法。使用时必须仔细地检查是否存在峰不均匀的问题，以保证定性的准确性，同时可能需要使用特殊的质谱数据库。一些qMS系统除了EI离子源外，还可以使用负化学离子源化（negative chemical ionisation，NCI）离子源。此外，在SIM模式下使用qMS对目标物进行分析可以显著提升采集速率。但是，当目标分析物分布的质量或时间范围较宽时，无法使用这种方法。同时，当分析的主要目标为寻找未知物时，仍然必须使用ToF MS。
三重四极杆质谱仪（QqQ MS）也称串联MS（MS/MS），具有高度选择性和灵敏度，在靶向分析中经常与GC联合使用。QqQ MS对应于多反应监测（MRM）模式，即第一个（Q1）和第三个（Q3）四极杆都在SIM模式下运行，碰撞诱导解离（CID）反应发生在位于Q1和Q3之间的碰撞池中。MRM模式通常使用两个产物离子，一个作为定量离子，另一个作为定性离子，这两个离子可来自相同或不同的前驱体离子。MRM模式可以大大降低背景噪声和基质干扰。其他MS/MS模式还包括：子离子扫描（Q1 SIM-Q3 SCAN），中性丢失扫描（Q1 SCAN-Q3 SCAN）和母离子扫描（Q1 SCAN-Q3 SIM）。QqQ MS系统也可以产生传统的SIM和全扫描数据。
目前使用QqQ MS系统的GC×GC论文相对较少。首次报道的GC×GC-QqQ MS应用为Poliak等在2008年采用流量调制（FM）进行的靶向实验。MS电离通过超音速分子束（SMB）EI来实现，该方法为“冷EI”，因为其产生了非常强的分子离子峰。此外，SMB接口在处理高流量方面不存在任何问题，如流量调制中常用的20~25 mL/min。图3-20显示了香菜中二嗪农（100 ppb）的GC-SMB MS，GC×GC-SMB MS和GC×GC-SMB MS/MS色谱图和放大图。
图3-20 左图为香菜中二嗪农（100ng/mL）的GC-SBM MS分析图，右图为GC×GC-SMB MS分析图，下图为GC×GC-SBM MS/MS分析图
如图3-20左图，GC-SMB MS分析时，存在非常严重的共馏出现象，二嗪农的质谱图干扰严重，无法通过与NIST质谱数据库中的质谱图比对进行定性。采用GC×GC-SMB MS则有了相当大的改进，与NIST质谱数据库匹配时，二嗪农的匹配度达到94%。两次全扫描实验均在50~400 m / z 的质量范围内进行，质谱采集频率为6.25（扫描速度为2 100 amu/s）。而在GC×GC-SMB MS/MS应用中，Q1分离出 m / z 为304的母离子，Q3传输 m / z 为179的子离子，从图3-20中可以看出，MS/MS模式完全消除了基质干扰。
中性扫描丢失（NLS）模式也称为官能团选择性扫描。在此模式下，两个四极杆同时进行扫描，并且第一和第三个四极杆之间的 m / z 差别保持恒定。Q3扫描可以选择性监测所有离子，这些离子通过断裂产生特定中性碎片的损失。
在GC×GC-QqQ MS领域中已有使用NLS模式的报道，用于分析有机含卤化合物，包括 16 种多氯二苯并二噁英（PCDDs），19 种多氯二苯并呋喃（PCDFs），62种多氯联苯（PCBs），21种含氯多环芳烃（PAHs）和11种含溴PAHs。对于氯化和溴化污染物，作者监测了 35 Cl、 37 Cl、 79 Br和 81 Br的损失。QqQ MS系统在20 Hz质谱采集频率下运行，并且每次分析都采用单独的设置。尽管NSL可以进行选择性检测，但作者在应用中证明了使用GC×GC技术的必要性。
Fushimi等开发了一种热脱附（TD）GC×GC-QqQ MS方法，用于选择性地测定排放的纳米颗粒中的 29 个PAHs及其衍生物。方法检出限分别为0.03~0.3 pg（PAHs），0.04~0.2 pg（氧基-PAHs），0.03~0.1 pg（硝基-PAHs）和0.01~0.08 pg（甲基-PAHs）。此外，与TD GC-MS/MS分析相比，冷阱型调制提高了灵敏度（苯并芘提高了14倍）。数据采集频率为24~26 Hz，接近仪器在选择反应监测（SRM）模式下的最大速度。
2013年，对新型QqQ MS仪器（Shimadzu的TQ8030）的评估结果显示，QqQ MS系统可以在全扫描（最大扫描速度：20 000 amu/s）和MRM模式（最高600转换/s）的高速条件下运行，还具有其他独特的性能，如能够以非常快的速度同时生成完整的全扫描/MRM数据。这一系统可以非靶向地分析精油化合物，并通过MRM测定目标化合物，特别是三种防腐剂，包括邻苯基苯酚、丁基化羟基甲苯和丁基化羟基茴香醚。QqQ MS系统对于每个色谱峰可以产生足够数量的数据点，满足了定性和定量分析的要求，使用MRM达到的灵敏度已经充分满足法规要求。
目前，联用质谱也已实现了与GC×GC的联用。Zeng等对豆蔻精油进行了GC×GC-Q-ToF MS实验，重点研究了α-蒎烯、β-蒎烯和柠檬烯对映体的组成。在GC-Q-ToF MS实验中，（R）-（+）-柠檬烯与其他两个萜烯重叠，即使使用准确的质量数据也无法将目标对映体与干扰物分离。而GC×GC使用中极性离子液体色谱柱作为 2 D，解决了上述问题。在GC×GC实验中，Q-ToF MS系统在下列模式中运行：（1）TTI（47.7张质谱/s； m / z 50~300）和（2）全扫描MS和MS/MS（产物离子扫描）交替。在第一种操作模式中，选择 m / z 136、121和107这三个前体离子进行碰撞诱导的解离，ToF的质量范围为 m / z 50~150，质谱采集频率为5 Hz。质量精度始终在25×10 -6 以内。但是，可以通过交替全扫描MS和MS/MS同时测量的组分数量受到MS系统和GC×GC峰的限制。
20世纪90年代中期开始，研究人员就尝试将GC×GC和HRMS结合，以期通过采用热调制器与扇形磁场质谱仪（DFS HRMS）联用的系统来提供无限的灵敏度，从而可以测量痕量水平的化合物，如人血清中的多氯二苯并二噁英（PCDDs）和多氯二苯并呋喃（PCDFs）及相关污染物，这一研究已经有了相关报道。但是使用脆弱的热解吸（thermal desorption modulation，TDM）和扫帚式调制器限制了此方法的实际应用。此后，研究使用喷射冷却环式调制器的GC×GC-HRMS进行人血清样本中含量较低的PCDDs和PCDFs的分析。通过加强GC信号，降低了检出限和定量限。由于DFS HRMS系统在扫描速率上有所限制，需要采用非常特别的仪器调谐来保证产生合适的峰形并进行定量分析。目前，已有报道采用20 Hz的扫描速率，选择SIM方式进行四氯代二噁英的分析，平均每个峰可获得7个数据点，灵敏度在中阿克范围。
VUV Analytics发布的台式真空紫外（VUV）检测器VGA-101具有最大90 Hz的频谱采集频率，可以满足GC×GC分析的要求，因此可作为MS检测器的替代。VGA-101的扫描范围为120—430 nm，最大工作温度为430℃，适用于高沸点化合物的分析，且具有以下优点：线性响应、无需校准、能够区分异构体、维护方便等。Zimmerman等采用GC×GC-VUV仪器平台分析挥发性有机化合物（VOCs）和呼吸气体，并与GC×GC-ToF MS分析结果进行了比较，以比较和评估两种方法获得的数据。研究中，VUV检测器在90 Hz的最大扫描速率下运行，ToF MS设置为与之相近的 100 Hz。研究结果表明，GC×GC-VUV对于VOCs和呼吸气体的分析，其对于所有目标化合物的分析结果与GC×GC-ToF MS相似。但是，GC×GC-ToF MS所产生的 2 D峰峰宽较窄，LOD更低。为了进一步评价GC×GC-VUV技术的应用潜力，研究还采用针阱微萃取（NTME）对呼吸气体样品进行了样品导入。将结果与之前的GC×GC-ToF MS进行比较后得到，测试物质丙酸的分析结果相似。
流量调制GC×GC与VGA-100检测器结合用于评估检测器在石化和37个FAME样品分析中的性能时，研究强调了使用VUV数据对共流出吸光峰去卷积的能力，以及基于目标分析物已知的吸收截面实现相对定量的能力，从而不需要进行传统的校准步骤。此研究花费了大量的工作和时间来进行了方法优化，探索了由VUV检测的传输线、流动池和废弃物管线引起的压力阻力的影响。FAME标准物质的分析峰具有良好的拖尾因子（1.0—1.2）、不对称因子（1.0—1.3）， 2 D峰平均峰宽约600 ms。采用VUV数据库，光谱的匹配结果相似度较好，平均相似度为97%。以上结果均表明，VGA-100检测器的分析性能较好，适用于与GC×GC联用。