印度动物脂肪基生物柴油燃料特性解析：优化可持续生产与管理的关键驱动因素

为应对化石燃料环境危害及印度生物柴油产业优化需求，研究人员采用解释结构模型(ISM)技术，系统分析了动物脂肪生物柴油的8项关键燃料特性（如润滑性、碘值等），揭示碘含量(C7)和润滑性(C6)为核心驱动因素，为生产流程优化提供层级化决策框架，助力印度可再生能源发展。

　　

在全球能源需求年增1.6%的背景下，化石燃料燃烧导致的碳排放问题日益严峻。印度作为快速城市化国家，面临能源安全与环境污染的双重挑战。尽管生物柴油被视为理想替代品，但以往研究多聚焦植物油，对动物脂肪基生物柴油(AFB)的特性认知存在空白。特别是在印度，屠宰业副产品资源丰富，却缺乏针对其燃料属性的系统研究。如何通过优化AFB生产参数来平衡燃料性能、环境效益与经济可行性，成为亟待解决的科学问题。

来自中国研究机构团队在《Sustainable Chemistry for Climate Action》发表的研究，创新性地采用解释结构模型(ISM)方法，结合ASTM/EN标准实验检测，首次建立了印度语境下AFB燃料特性的层级关系模型。研究通过专家访谈确定8项关键指标：热值(C1)、十六烷值(C2)、氧含量率(C3)、闪点(C4)、粘度(C5)、润滑性(C6)、碘值(C7)和水分(C8)，构建初始可达矩阵(IRM)并计算最终可达矩阵(FRM)，通过MICMAC分析将因素划分为驱动-依赖集群。

关键技术方法包括：1) ISM模型构建，通过专家评分确定参数间二元关系；2) 动物脂肪生物柴油实验制备与表征，按ASTM D6751/EN 14214标准检测粘度、闪点等指标；3) 敏感性分析，通过扰动FRM矩阵验证模型稳健性。

4.1 层级模型开发
通过三级层次结构揭示：底层驱动因素为粘度(C5)和碘值(C7)，中层包含十六烷值(C2)、氧含量率(C3)和水分(C8)，表层为热值(C1)、闪点(C4)和润滑性(C6)。这种层级表明改善底层因素可系统性提升表层性能。

4.2 MICMAC分析
功率矩阵显示碘值(C7)和润滑性(C6)位于驱动集群，具有高驱动力(7-8)和中等依赖性。特别发现碘值每增加1单位，润滑性提升0.73单位，但氧化稳定性降低0.5小时，需添加TBHQ(叔丁基对苯二酚)等抗氧化剂平衡。

5. 敏感性分析
人为扰动FRM矩阵（如移除C6→C7关联）后，碘值(C7)仍保持最高驱动力(8)，证实模型稳定性。这为生产参数调整提供了安全阈值参考。

7. 实验表征
实测数据显示AFB闪点(158°C)优于柴油，但氧化稳定性(4.3小时)低于EN标准(6小时)，需添加200ppm BHT(二丁基羟基甲苯)。冷滤点(4°C)表明其在温带地区适用性优于寒带。

8. 结果与讨论
与植物油生物柴油相比，AFB具有更高十六烷值(56 vs 45-55)和润滑性，但碘值(84 g I₂
/100g)导致的氧化问题更突出。区域分析表明，印度北部动物脂肪资源丰富的地区可优先发展AFB，但需配套抗氧化处理工艺。经济性测算显示AFB成本($0.8-1.2/升)较植物油 biodiesel低20-30%，具有产业化潜力。

这项研究首次建立了印度AFB特性的结构化决策模型，其重要意义体现在三方面：1) 学术上创新性应用ISM方法解析燃料属性关联，为后续hybrid ISM-AHP研究提供基础；2) 产业上指导企业优先优化碘值和润滑性参数，预计可使燃料性能提升40%；3) 政策层面支持印度实施"废脂肪变能源"战略，据模型推算若全国屠宰废脂利用率达70%，年减排CO₂
可达60万吨。研究局限在于未开展全生命周期评估(LCA)，未来需结合区域特征深化技术-经济-环境三维度集成分析。