助燃剂检测是火灾调查过程中的一个重要环节，本文以汽油为例，研究的主要内容是应用模式识别方法中的Fisher判别方法在汽油总离子谱图的特征提取以及在两类汽油的分类过程中的应用。 本文首先介绍了常用的几种助燃剂以及分离和分析方法，并对顶空分离法和固相微萃取法做了对比，结果显示，由于固相微萃取法的萃取纤维对烃类有着极强的富集浓缩作用，此法很适合应用于对火灾残留物中的痕量汽油的分离上。 其次借助气质联用仪(GC-MS)对90＃和93＃两类汽油各25个样品进行化学分析，并从得到的总离子(TIC)谱图进行特征提取，并得到相关的特征数据；再用主成分分析(PCA)法对从两种汽油的50个实验样所取的特征数据进行降维处理，去除特征数据组中的存在的相互重叠的信息，最后结合Fisher判别方法对这两种汽油进行分类，50个样品都分类正确。 利用日常生活中常见的几种可燃物木材、棉质衣物、毛纺织品、包装塑料和皮革等模拟一个小型的放火现场，取完全燃烧和半完全燃烧两种情况下的现场残留物，借助固相微萃取(SPME)的分离方法再结合气质联用仪对残留物进行分析，结果在部分完全燃烧的样品中及所有的为完全燃烧的样品中检测到残留物中汽油的存在。 再利用Fisher判别方法对模拟的放火现场的残留汽油的种类进行判别，由于实验过程中存在有关的干扰信息，使得最终的判别结果不是很理想，仅能对木材和棉质衣服中残留的汽油进行分类，其余样品中的残留汽油的分类均失败。一方面说明Fisher判别方法在对模拟放火现场的残留汽油的判定过程中有着一定的可行性，另一方面说明，想更好的对残留汽油的分类，那么必须要对实验条件做出优化。 如果Fisher判别方法能逐渐的应用在火灾调查过程中，那么就能够将未得到进行准确分类的将未知样品而进行准确的分类，因此这种方法在纵火案件的破获过程中有着重大的应用价值。