基于Coati优化算法与Salp群算法的非耕地资源Garcinia indica油生物柴油生产优化研究

本研究针对化石燃料污染与能源危机问题，通过两阶段酯交换反应（H2SO4/NaOH催化）结合新型生物启发算法（COA/SSA），将高油含量（37%）的Garcinia indica油转化为生物柴油（最高产率98.8%）。纳米CaO催化剂（65 nm）的5次循环使用仍保持89.2%活性，FTIR/GC-MS证实产品符合ASTM标准，为可持续能源开发提供技术范式。

　　

随着全球化石燃料消耗导致CO₂排放占比达75.59%（煤）和22.5%（石油），可再生能源开发迫在眉睫。尽管生物质能源贡献了可再生能源的70%，但传统生物柴油面临原料成本高（占生产成本70-95%）、与粮争地等问题。印度西部非耕地生长的Garcinia indica（GI）因其高含油量（37%）和药用副产品价值，成为极具潜力的第二代生物柴油原料。

为突破传统优化方法的局限，来自King Khalid University等机构的研究团队在《Biomass and Bioenergy》发表研究，首次将两种新型生物启发算法——浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）和樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）应用于生物柴油生产参数优化。通过两阶段酯交换工艺（先H₂SO₄预处理降FFA至12.58%，后NaOH催化），结合中心复合设计（CCD）和纳米CaO催化剂（65 nm），实现了96.4-97.5%的转化率，且催化剂可循环使用5次（活性保持89.2±0.4%）。

关键技术包括：1）CCD实验设计分析甲醇/催化剂浓度等变量的交互作用；2）COA与SSA算法全局优化；3）纳米CaO催化剂表征（SEM）；4）产物质量验证（FTIR/GC-MS）。

【GI feedstock】
研究选取印度卡纳塔克邦非耕地生长的GI种子，经粉碎、溶剂萃取获得含油量37%的粗油。酸预处理将游离脂肪酸（FFA）从12.58%降至适宜酯交换的水平。

【Results and discussions】

1. 甲醇与NaOH浓度对产率影响最大（R²=0.9772），模型预测偏差仅1.53%；
2. COA较SSA计算效率更高，优化后产率达98.8%；
3. 纳米CaO催化剂因高比表面积展现优异性能（97.5%产率），且循环5次后活性仍达89.2%；
4. FTIR证实酯基特征峰（1745 cm^-1），GC-MS显示C16-C18脂肪酸甲酯为主成分。

【Conclusion】
该研究通过智能算法优化与纳米催化技术结合，实现了GI油的高效转化（98.8%），其创新性体现在：1）首次将COA/SSA应用于能源领域；2）开发可重复使用的纳米催化剂；3）验证GI作为非耕地资源的商业化潜力。这不仅降低生物柴油生产成本（原料占比<30%），更通过"燃料-医药"双产品链提升经济效益，为发展中国家农村能源转型提供范本。