综述：生物柴油酯交换反应与催化剂设计计算策略的最新进展

《Current Opinion in Green and Sustainable Chemistry》：Recent Advances in Computational Strategies for Biodiesel Transesterification and Catalyst Design

　　

摘要

通过酯交换反应生产生物柴油仍然面临复杂反应动力学、催化剂限制和放大约束等挑战。近年来，计算方法已成为加速工艺优化和理性催化剂设计的强大工具，同时减少了对传统试错实验的依赖。本综述重点考察了自适应神经模糊推理系统、物理信息神经网络、混合机器学习框架、可解释人工智能以及密度泛函理论在生物柴油酯交换反应中的最新进展。全面评估了这些方法的能力、局限性、验证要求以及在工艺优化、催化剂开发和过程强化中的应用。批判性地讨论了关键挑战，包括实验数据集有限、模型过拟合、外部验证不足以及工业可扩展性有限等问题。本综述还强调了将计算方法与实验验证、技术经济分析和生命周期评估相结合的重要性，以开发稳健、可持续且具有工业可行性的生物柴油生产系统。

引言

全球能源需求的持续增长，加上难以减排领域可用的可再生能源载体有限，预计将在可预见的未来持续维持对液态燃料的需求。因此，可再生能源生物燃料已成为全球能源转型的重要组成部分，在提高能源安全的同时支持交通和工业部门的脱碳努力 [1]、[2]、[3]。生物柴油主要由脂肪酸甲酯（FAME）组成，通过对脂质基原料进行酯交换反应生产，生成具有与传统石油柴油相当燃料特性的甲酯。然而，氧化稳定性差、低温流动性不良以及原料组成波动等挑战，要求在商业化之前严格遵守包括EN 14214和ASTM D6751在内的国际燃料质量标准 [4]。因此，从食用油向高级原料（包括废弃烹饪油和微藻）的转变，通过减少对粮食资源的竞争和促进循环生物经济，提高了生物柴油生产的可持续性。

尽管取得了重大进展，生物柴油的生产仍然面临优化不同催化剂性能、工艺效率、燃料标准和降低生产成本等方面的障碍 [5]。在此背景下，计算方法已成为优化反应条件、加速催化剂设计和提高工艺性能与可靠性的有价值工具。因此，本综述总结了酯交换优化和催化剂开发中计算技术的最新进展，重点强调提高工艺效率和工业实施。与近期涵盖生物柴油生产更广泛方面的综合综述 [6] 不同，本微型综述提供了对计算方法的重点批判性评估，突出其局限性、验证要求、与过程强化的整合以及在技术经济和环境评估中实现工业转化的潜力。

章节摘录

计算技术在优化酯交换反应和催化剂设计中的作用

计算技术在优化酯交换过程和加速生物柴油生产中的催化剂开发方面发挥着关键作用 [6]。这些方法增强了反应性能的预测，在某些情况下，还为复杂的物理化学现象提供了机理见解，而这些现象在实验研究中难以探究。人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为对非线性过程行为建模特别有效的方法，

机器学习与过程强化范式的融合

尽管提高预测精度仍然是计算建模的重要目标，但其主要的工业应用之一是支持过程强化（PI）。不互溶的油-醇界面处的传质限制仍然是生物柴油生产的主要瓶颈 [30]。因此，越来越多的关注点集中在将先进反应器构型与计算技术相结合，以优化高度非线性的传递现象。机器学习已经

技术经济与环境可持续性绩效

尽管先进的计算技术已展现出优异的预测和优化性能，但其工业价值最终应通过综合技术经济分析（TEA）和生命周期评估（LCA）来评估，而非仅凭预测精度。模型性能的改善并不一定意味着生产成本的降低或环境影响的减少。实际实施还需要在数据基础设施方面进行大量投资，

结论与未来展望

计算技术的进步正在通过增强工艺优化、催化剂设计和反应器操作来改变生物柴油酯交换领域。如本综述全文所讨论，机器学习、物理信息神经网络、可解释人工智能、混合框架和DFT各自具有独特的优势，但也存在在工业实施前必须解决的局限性。未来研究应优先考虑开放的基准数据集，

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所报告的工作。

数据可用性

数据将在请求后提供。

利益声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所报告的工作。

致谢

作者感谢来自马来西亚高等教育部（MOHE）通过HICoE的资助（成本中心 015MA0-177）以及CBBR和Petronas理工大学基金会（成本中心 015PBC-054）的资助。

Xin Yi Choong|Man Kee Lam|Inn Shi Tan|Henry Chee Yew Foo|Kian Fei Yee