论文研究 利用实验设计和人工神经网络优化橡胶籽油向生物柴油的酯交换反应

对生物燃料的发展既受到对温室效应的关注，也受到对农业来源生物质开发机会的兴趣的驱动。 为了通过建模和优化来提高生物柴油的产量和质量，一些研究正在进行中。 在本文中，使用Plackett-Burman实验设计，全因子设计，中央复合设计以及人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA），研究了由橡胶籽油在均相酯交换反应中生产的生物柴油。研究了诸如温度，搅拌速度，反应时间，醇类和催化剂类型等变量，以获得最佳的比重和运动粘度。 醇的类型和催化剂的类型对两个响应的影响最大，乙醇（酒精）和硫酸（催化剂）的效果最佳。 在酯交换过程中记录的比重和运动粘度变化分别遵循一阶和二阶多项式模型。 结合遗传算法的ANN用于同