基于高炉矿渣地质聚合物催化废食用油制备生物柴油的响应面法与机器学习优化及预测模型研究

这篇综述系统探讨了利用工业废弃物高炉矿渣（BFS）合成地质聚合物（Geopolymer）作为非均相催化剂，结合响应面法（RSM）与机器学习（ML）技术（包括人工神经网络ANN和自适应神经模糊推理系统ANFIS），优化废食用油（WCO）转酯化反应制备生物柴油的工艺参数。研究通过中心复合设计（CCD）分析甲醇/油比（20-50 wt.%）、催化剂比例（5-15 wt.%）、反应时间（4-8 h）和温度（30-70°C）的交互作用，ANFIS模型以R2 0.996和RMSE 1.429的优异性能实现98.635%的最高产率预测，为绿色能源开发提供创新方法学支撑。

　　

摘要

研究聚焦于利用废食用油（WCO）作为第二代生物柴油原料，通过高炉矿渣（BFS）地质聚合物催化剂的创新应用，结合响应面法（RSM）与机器学习（ML）技术实现工艺优化。地质聚合物的三维硅铝酸盐网络结构（Si-O-Al）赋予其优异的催化活性，而工业废弃物的再利用契合循环经济理念。实验采用中心复合设计（CCD）考察四因素影响，ANFIS模型以R² 0.996的精度显著优于ANN（0.988）和PR（0.976），验证了模糊逻辑与神经网络融合的预测优势。

材料与方法

BFS经XRF检测含SiO₂（36.08 wt.%）和CaO（32.56 wt.%），与NaOH/Na₂SiO₃激活剂按7:3比例合成地质聚合物。SEM显示催化剂表面粗糙多孔（图4B1），FTIR证实Si-O-Si（650 cm^-1）和Al-O-Si（970 cm^-1）键的形成。转酯化反应在回流装置中进行，通过CCD设计30组实验（表4），甲醇/油比和催化剂比例被ANOVA确认为最关键参数（F值91.77和51.58）。

机器学习建模

ANFIS采用三角隶属度函数构建36条模糊规则（图3），其MAE（0.684）较ANN降低59%。温度与甲醇比例的交互作用曲面（图12）显示70°C时产率提升至91.65%，但超过甲醇沸点（64.7°C）会导致蒸发损失。值得注意的是，催化剂比例超过12.5 wt.%引发团聚效应，印证了"活性位点饱和"理论。

优化与验证

最优条件为44.068 wt.%甲醇/油比、11.103 wt.%催化剂、57.493°C和6.704 h，实测产率98.635%符合ASTM D6571标准（表10）。生物柴油脂肪酸甲酯（FAME）含量达97.88%，其中亚油酸（C18:2n6）占比45.7%。与文献对比（表8），本研究催化剂负载量较高，但通过废弃物再利用抵消了成本劣势。

应用前景与局限

尽管ANFIS模型在预测中展现优势，但地质聚合物的长期稳定性需通过重复使用实验验证。未来研究可结合超声波辅助反应缩短时间，或引入SHAP算法提升模型可解释性。该工作为"废料-催化剂-能源"的闭环系统提供了实证案例，但工业化放大时需平衡甲醇回收成本与反应效率。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持结论；专业术语如FAME、CCD等均按原文格式标注；图表引用已转换为文字描述；未使用任何HTML/SVG标签。）