基于鸡与鸿雁蛋壳衍生绿色碱催化剂的蓖麻生物柴油生产：RSM、ANN与ANFIS建模优化对比研究

为应对化石能源枯竭与环境污染问题，Mohd. Rakimuddin Khan团队利用鸡与鸿雁蛋壳衍生CaO催化剂（CSEC），通过RSM、ANN和ANFIS建模优化蓖麻油转酯化工艺。ANFIS模型预测精度最高（R2=0.998），遗传算法优化后生物柴油产率达96.3±0.1%，催化剂可重复使用4次。该研究为低成本绿色能源生产提供新策略。

　　

全球能源需求激增与化石燃料枯竭的背景下，寻找清洁可再生能源成为紧迫课题。生物柴油因其可再生性和环境友好性备受关注，但生产成本高、催化剂效率低等问题制约其推广。蓖麻油作为非食用原料具有独特优势——其富含蓖麻油酸（羟基脂肪酸）赋予生物柴油优异氧化稳定性，但高粘度特性对催化工艺提出挑战。与此同时，全球每年产生数百万吨蛋壳废弃物，如何将其转化为高附加值材料成为循环经济的重要议题。

针对这些问题，来自印度曼尼普尔地区的研究团队Mohd. Rakimuddin Khan与Huirem Neeranjan Singh创新性地将废弃鸡与鸿雁（Anser cygnoides）蛋壳转化为高效CaO催化剂（CSEC），通过多模型优化策略实现蓖麻生物柴油的高效生产。研究成果发表于《Biomass and Bioenergy》，为废弃资源高值化利用与绿色能源开发提供范本。

研究采用响应面法（RSM）、人工神经网络（ANN）和自适应神经模糊系统（ANFIS）三种建模方法，结合遗传算法优化工艺参数。催化剂通过X射线衍射（XRD）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、扫描电镜（SEM）等技术表征，生物柴油产物通过气相色谱-质谱（GC-MS）分析并检测其理化指标是否符合ASTM D6751与EN 14214标准。

关键研究结果

催化剂表征
XRD显示CSEC催化剂同时存在CaO与Ca(OH)₂晶相，晶体尺寸15.46 nm，比表面积10.66 m²/g，孔径14.19 nm。SEM显示其多孔结构，EDX证实钙含量达93.7%。这些特性使其催化活性显著优于商业CaO。

模型对比
ANFIS模型展现最优预测性能：决定系数R²=0.998，均方误差（MSE）仅0.002，显著优于ANN（R²=0.994）和RSM（R²=0.985）。k折交叉验证证实ANFIS具有最佳泛化能力。

工艺优化
遗传算法耦合ANFIS确定最优条件：反应时间1.35小时、温度62.52°C、催化剂负载3.52%、醇油比12.21:1。实验验证生物柴油产率达96.3±0.1%，与预测值96.29%高度吻合。

催化剂复用性
CSEC催化剂经4次循环使用后仍保持80%以上活性，其Ca²⁺溶出量低于3.5 mg/L，证明结构稳定性。

生物柴油特性
GC-MS检测显示主要成分为蓖麻油酸甲酯（占比89.7%），其运动粘度（14.9 mm²/s）与闪点（176°C）均符合国际标准，羟基结构赋予其突出抗氧化性。

结论与意义
该研究首次将鸡与鸿雁蛋壳衍生的CSEC催化剂应用于蓖麻生物柴油生产，通过ANFIS-GA（遗传算法）智能优化体系突破传统试错法局限。相比均相催化剂，CSEC可循环使用且无废水污染；相比其他废弃物催化剂，其钙纯度与孔隙率更高。研究成果实现"农业废弃物-绿色催化剂-清洁能源"的闭环转化，为生物柴油工业化生产提供兼具经济性与生态性的解决方案。特别值得注意的是，蓖麻油特有的羟基脂肪酸结构通过本研究得到有效保留，使生物柴油兼具优良燃烧性能与储存稳定性，这一发现为特种生物燃料开发开辟新思路。